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AI辅助开发工作流指南

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353
本指南详细介绍了如何在Cursor IDE中优化完整的软件开发生命周期。它提供了一个AI增强的工作流程，覆盖了从规划到构架、代码实现、精修、测试、提交和代码审查的全部环节。旨在利用深度集成的AI和Git功能，最大化开发效率和代码质量。
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Cursor生产环境配置清单

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这是一份用于配置Cursor IDE进入生产环境的全面清单。它涵盖了安全加固、项目规则制定、代码索引优化、隐私保护和团队开发流程标准化等关键最佳实践，确保AI辅助编码工具在企业级开发流程中的可靠使用。
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Cursor项目架构最佳实践

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本指南为Cursor IDE项目设计了一套完整的参考架构。它详细介绍了从目录结构到分层规则的最佳实践（包括全局配置、安全约束、API路由和数据库访问模式）。通过优化项目结构和索引策略，旨在最大化AI辅助开发效率，提升代码的可维护性和开发流程的规范性。
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Cursor IDE升级与迁移指南

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本指南全面介绍了Cursor IDE的升级流程、从VS Code的迁移步骤，以及跨机器环境配置的同步方法。它帮助开发者安全、完整地保留所有自定义设置、扩展和工作空间配置，确保开发环境的连续性和稳定性。
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Customer.io基础集成指南

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本指南展示了使用SDK与Customer.io进行基础集成的完整流程。它涵盖了用户生命周期管理的三个核心功能：用户身份识别（identify）、追踪自定义事件（track）以及发送交易性邮件。适用于开发者快速搭建客户旅程地图或进行平台基础功能测试。
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Customer.io本地开发工作流

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这是一个用于管理Customer.io本地开发和测试流程的指南。它通过环境隔离（如开发/测试配置）和实现模拟客户端（dry-run）来确保所有开发和测试操作都在沙箱环境中进行，从而避免污染生产数据，适用于单元测试和集成测试。
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多环境客户信息平台配置

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提供一套完整的指南，用于在多个隔离环境（开发、预发布、生产）中配置Customer.io。该方案利用了类型安全的配置、环境感知客户端和环境变量管理，确保在CI/CD流程中数据流的准确性，防止测试数据污染生产环境，适用于构建可扩展的SaaS应用。
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数据工程：构建数据管道与仓库

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专业的系统级数据工程师，专注于构建和优化可扩展、高性能的现代数据管道和数据仓库。精通整个现代数据栈，掌握Apache Spark、dbt、Airflow等核心技术，并深入实践数据湖仓一体架构（Lakehouse）。涵盖数据清洗、实时流处理、数据治理和多云平台部署，确保数据流程的可靠性和可扩展性。
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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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数据质量框架构建

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本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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资深数据科学家全栈专家

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本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。
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Databricks持续集成与部署

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本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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