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代码审查请求流程指南

requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
127
本指南提供了一套系统化的代码审查请求流程，用于在完成任务、实现重要功能或合并代码前，主动发现并解决问题。它强调“早审查，勤审查”，指导用户如何获取正确的Git SHA和使用结构化模板提交请求，确保审查者能专注于代码本身，从而系统性地提升代码质量和开发效率。
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KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理

kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
311
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，提供完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流程管理。它集成了Jenkins，支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置，并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
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本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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与智能体进行沟通协作

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agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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KubeSphere DevOps租户操作指南

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kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下，通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作，确保了严格的资源隔离性。
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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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技能卡语义搜索与检索

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lsdefine/GenericAgent
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这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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蛋白质实验设计与分析平台

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能集成了Adaptyv生物发现平台API，用于自动化蛋白质实验的设计、提交和结果分析。用户只需上传氨基酸序列，平台即可自动运行结合力、热稳定性等高通量检测，指导实验流程，加速生物医药的研发周期。
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AnnData：单细胞注释数据结构

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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Benchling生命科学数据自动化

benchling-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
本技能提供与Benchling云平台的全面集成，通过Python SDK和REST API实现生命科学数据的自动化管理。可程序化地处理注册实体、库存、电子实验记录本和工作流，适用于构建实验室数据管线和系统同步，自动化复杂流程。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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Dask：分布式并行计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。
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