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不符合项质量管理
quality-nonconformance
affaan-m/ECC
316
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项(不合格品)。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施(CAPA)以及确保流程合规性至关重要,是质量改进的核心工具。
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Quarkus微服务开发模式
quarkus-patterns
affaan-m/ECC
142
这是关于使用Quarkus 3.x构建云原生、事件驱动微服务架构的指南。内容涵盖了RESTful API设计、使用Apache Camel进行事件消息传递、利用Hibernate Panache进行数据访问、事务管理、以及高级的日志上下文处理(MDC)。适用于构建健壮、可扩展、可维护的企业级系统。
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Quarkus应用安全最佳实践
quarkus-security
affaan-m/ECC
287
本指南提供了构建健壮Quarkus应用的全面安全最佳实践。详细介绍了如何实施安全的认证(JWT, OIDC)、基于角色的授权(RBAC)、使用Bean Validation进行严格输入验证,以及防止SQL注入和CSRF等常见漏洞。是加固资源访问和安全管理密钥的关键知识点。
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Quarkus事件驱动开发测试
quarkus-tdd
affaan-m/ECC
226
本指南专注于Quarkus 3.x的测试驱动开发(TDD)流程,特别针对事件驱动架构。它整合了JUnit 5、Mockito、REST Assured、Apache Camel和JaCoCo等工具,帮助开发者实现高代码覆盖率(80%+)。适用于开发新功能、修复Bug或重构复杂的事件服务和REST API。
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Quarkus项目健壮发布验证流程
quarkus-verification
affaan-m/ECC
249
这是一份为Quarkus应用设计的全周期多阶段验证流程指南。它覆盖了从构建、静态代码分析(Checkstyle, SonarQube)、功能测试(单元/集成/API)、安全扫描(OWASP, 依赖检查)、原生编译到性能测试(K6)的各个环节。在提交代码或部署前运行此流程,以确保代码质量和系统稳定性。
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React Native/Expo生产级开发模式
react-native-patterns
affaan-m/ECC
325
本指南涵盖构建生产级React Native和Expo应用的最佳实践。它详细介绍了Expo Router导航、状态分离、使用TanStack Query和Zod进行数据获取、高效列表渲染、样式选择以及调用原生API等核心模式,确保代码结构合理且性能优异。
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React现代开发模式与最佳实践
react-patterns
affaan-m/ECC
146
本指南详细介绍了React 18/19的惯用开发模式,旨在指导开发者构建高性能、可访问的组件系统。内容涵盖了纯函数原则、Hooks使用规范、状态管理决策树、服务端/客户端组件边界(RSC),以及如何使用React 19的表单操作等高级实践。
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React/Next.js性能优化指南
react-performance
affaan-m/ECC
378
本技能提供了一套全面的React和Next.js性能优化指南,内容源自Vercel的最佳实践。它系统性地整理了超过70条规则,涵盖了从消除网络瀑布流、优化包体积到服务端组件渲染的各个方面。适用于代码编写、代码审查或重构高性能React应用。
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React组件测试最佳实践
react-testing
affaan-m/ECC
364
本指南提供了关于React组件、自定义Hook和页面行为测试的全面最佳实践。内容涵盖了使用React Testing Library (RTL) 的最佳实践,包括可访问性断言、模拟用户交互和网络请求Mocking,帮助开发者建立清晰的测试边界。
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递归决策与证据账本
recursive-decision-ledger
affaan-m/ECC
61
适用于需要进行多次迭代、深度计算和严格决策流程的复杂场景(如模型优化、系统部署或交易策略)。它强制建立一个结构化“账本”,详细记录每一次试验的输入、当前状态、历史最佳结果和决策依据。核心目标是确保所有结论均基于可追溯、可验证的证据,并严格控制每一步的推进门禁。
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Redis核心应用模式与最佳实践
redis-patterns
affaan-m/ECC
182
本指南提供了Redis在后端开发中的最佳实践和核心应用模式。内容涵盖了从应用层缓存(Cache-Aside, Write-Through)到分布式系统关键功能,包括限流、分布式锁、以及可靠的消息队列(Pub/Sub和Redis Streams),帮助开发者构建高可用、高性能的生产级系统。
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结构化文本解析:正则与LLM决策框架
regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/ECC
64
这是一个实用的决策框架,指导用户在结构化文本(如表格、试题、发票)解析时,选择使用正则表达式还是大型语言模型(LLM)。核心思路是:利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分(95-98%)的常见模式,并引入置信度评分机制,只在遇到低置信度的边界案例时,才调用昂贵的LLM进行二次校验,从而实现成本和精度的最佳平衡。
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