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Skill UI

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搜索 SPA ，共找到 971 条记录
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委托 Copilot 编写代码任务

copilot-delegate
sickn33/agentic-awesome-skills
257
此技能允许您将有界的编码任务委托给 GitHub Copilot CLI，同时保留审查和落地责任。您需要编写简报，通过中继脚本分发任务，等待完成，审查生成的差异是否符合要求，最后提交更改。此方法确保编码过程中有人工监督，防止静默失败并保持对代码质量的控制。
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核心 UI 组件库

core-components
sickn33/agentic-awesome-skills
170
本技能涵盖使用核心组件库和设计系统模式构建用户界面。强调使用设计令牌而非硬编码值来处理间距、颜色和排版。包含 Box、按钮、输入框等组件及表单和列表布局模式。确保应用程序样式和行为的一致性。
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数据密集型界面设计

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sickn33/agentic-awesome-skills
397
本指南提供了一套创建超紧凑、高信息密度界面的设计规范。适用于金融交易终端、专业仪表盘或开发者工具等场景，旨在在有限空间内展示最大化的数据量，追求极致的专业性和功能性。
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数据工程专家

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sickn33/agentic-awesome-skills
187
专注于可扩展数据管道、现代数据仓库、湖仓一体架构和实时流处理的数据工程专家。精通Apache Spark、dbt、Airflow、Kafka及云原生平台（AWS、Azure、GCP），致力于构建可靠、高性能且经济高效的数据解决方案，并强调数据质量与治理。
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数据管道架构设计

data-engineering-data-pipeline
sickn33/agentic-awesome-skills
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专注于设计与构建可扩展、可靠且低成本的数据管道，覆盖批处理与流式处理场景。内容包括 ETL/ELT、Lambda、Kappa 与湖仓架构选型，Airflow/Prefect 任务编排，dbt 与 Spark 数据转换，Delta Lake/Iceberg 存储管理，数据质量校验及成本优化策略。
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Buttercup 集群调试指南

debug-buttercup
sickn33/agentic-awesome-skills
184
本指南用于排查 Buttercup 平台在 crs 命名空间下的 Kubernetes 集群故障。涵盖 CrashLoopBackOff、OOMKilled、Redis 无响应及级联故障等常见问题。提供 kubectl 日志分析、资源监控、队列检查及 Redis 调试命令，帮助快速定位并解决容器崩溃和调度器卡死问题。
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决策路径导航器

decision-navigator
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459
当用户感到迷茫、不知从何下手或面对宏大、复杂的决策时使用。该技能不会给出空泛的建议，而是通过一系列结构化的分层提问，逐步缩小问题空间，将模糊的方向性目标，引导用户到达具体、可操作的行动步骤。
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视觉哲学与艺术指导

design-philosophy
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445
此技能用于前端视觉哲学与艺术指导，适用于高概念作品、活动或定义独特美学宣言。它指导命名运动并阐述其通过空间、形式、色彩和材料的体现。强调工艺精湛、文字精简及为执行者预留创意空间，适合需要艺术化审美的设计任务。
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空间布局设计

design-spatial
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292
用于UI设计中的空间布局技能。强调渲染和批判性审视视觉输出，避免通用AI或趋势平均值，并防止水平溢出。包含强制scrollWidth检查和防御性CSS技术。
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多语言开发环境配置

devcontainer-setup
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332
该技能用于自动化构建隔离的、预配置的开发容器环境（devcontainer）。它能够扫描项目结构，自动检测并支持多种语言（如Python、Node.js、Rust、Go），并生成相应的Dockerfile、VS Code扩展和初始化脚本。适用于需要统一、可重现的开发环境，特别是在处理多语言项目初始化设置的场景。
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跨模型任务派发与评审

dispatch
sickn33/agentic-awesome-skills
436
这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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分布式链路追踪

distributed-tracing
sickn33/agentic-awesome-skills
109
使用 Jaeger 和 Tempo 实现分布式追踪，可视化微服务请求流程。配置 OpenTelemetry SDK 和导出器以诊断延迟和错误。确保上下文传播安全，不记录敏感数据。验证追踪跨度并选择采样策略，用于生产环境可观测性。
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