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函数式管道与流程操作指南

fp-pipe-ref
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
本指南是fp-ts库中`pipe`和`flow`函数的速查手册。`pipe`用于对单个值进行一系列函数转换，实现数据管道；`flow`用于将一系列转换函数组合成一个可重用的函数。它极大地提升了代码的可读性，是TypeScript中进行函数式数据处理和操作组合的利器。
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实用函数式编程指南

fp-pragmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本指南以实用的角度，介绍了如何在TypeScript中使用函数式编程（FP）的核心模式。它抛弃了复杂的学术理论，专注于解决实际开发中的痛点，如安全处理空值（Option）、显式错误管理（Either）以及清晰的逻辑链式调用（Pipe），让代码更具可读性和健壮性。
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React函数式编程模式实践

fp-react
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
本技能指南提供了使用fp-ts库在React开发中实现健壮、类型安全模式的实战经验。内容涵盖了使用Option处理可选状态、使用Either进行全面表单验证（收集所有错误）以及使用TaskEither处理异步数据获取，帮助开发者构建更具函数式、可预测性的React应用。
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命令式代码重构与fp-ts实践

fp-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面介绍如何将传统的、命令式的TypeScript代码（如使用try/catch、null检查、回调等）重构为函数式编程模式。通过系统性地学习和应用fp-ts库，利用Either、Option、Task等类型，可以解决复杂的错误处理和状态管理问题，极大地提高代码的健壮性和可维护性。
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函数式编程类型速查指南

fp-types-ref
sickn33/antigravity-awesome-skills
427
这是一个针对fp-ts库的TypeScript函数式编程快速参考指南。它帮助开发者根据操作的同步/异步性质、是否涉及错误或缺失值，选择最合适的函数式类型（如Option, Either, Task）。同时提供了决策树、常用导入和模式匹配的示例，适用于提升代码健壮性。
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免费工具营销策略

free-tool-strategy
alirezarezvani/claude-skills
492
引导增长工程师评估、设计并发布免费营销工具，从创意打分、价值呈现、采集线索到上线推广，帮助以零广告成本获得流量、潜在客户与外链。
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智能健康目标分析器

goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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Grimoire 占位条目

grimoire
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
Grimoire 目前是个占位条目，访问时返回 404，表示内容缺失或暂不可用。
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艰难决策框架

hard-call
alirezarezvani/claude-skills
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专为高风险、痛苦的商业决策（如裁员、转型、解雇合伙人）设计的决策框架。它帮助领导者评估决策的可逆性、长远影响及利益相关者沟通，从而在没有完美选择的情况下，做出最正确的决定。
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Hugging Face数据集查看器

hugging-face-dataset-viewer
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本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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Hugging Face模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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