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Nuxt 4渲染与性能最佳实践
nuxt4-patterns
affaan-m/ECC
408
本指南提供了Nuxt 4应用开发和调试的最佳实践。详细介绍了如何确保服务器端渲染(SSR)和客户端渲染(CSR)之间的水合安全,如何使用useFetch和useAsyncData进行高性能数据获取,以及如何利用路由规则和延迟加载优化应用性能。
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行为保持代码重构编排器
orch-refine-code
affaan-m/ECC
173
该技能用于编排行为保持的复杂代码重构流程。当代码结构需要优化(如提取模块、消除冗余、简化嵌套)但核心业务功能必须不变时使用。它遵循严格的多阶段门控机制,确保在整个开发生命周期中,现有测试始终保持绿色,实现安全可靠的重构。
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智能体协议:P2P网络连接与能力商店
pilot-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议,旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点(P2P)通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信,或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。
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提示词优化器
prompt-optimizer
affaan-m/ECC
297
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型(LLM)的提示词。它通过结构化输入指令,确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度,从而显著提升AI生成内容(如代码、文章、摘要等)的质量和相关性。
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Python测试框架与高级技巧
python-testing
affaan-m/ECC
277
本指南教授使用pytest框架进行专业的Python测试实践。内容涵盖了测试驱动开发(TDD)方法论、高级特性如fixture(支持不同作用域)、参数化、断言技巧以及代码覆盖率的实现,帮助开发者构建健壮且可维护的软件测试套件。
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PyTorch深度学习模式指南
pytorch-patterns
affaan-m/ECC
128
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型,有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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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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Ruflo健康检查与修复工具
ruflo-doctor
ruvnet/ruflo
370
该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态,并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令,可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题,确保环境稳定。
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Rust惯用法与最佳实践
rust-patterns
affaan-m/ECC
373
深入学习Rust的惯用法和最佳实践,掌握所有权、生命周期、错误处理(`anyhow`/`thiserror`)、枚举模式匹配、Traits与泛型等高级特性。适用于构建安全、高效、可维护的高性能Rust应用。
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Rust测试全套模式
rust-testing
affaan-m/ECC
119
本指南系统介绍了Rust的完整测试模式,遵循TDD方法论,帮助开发者编写可靠且易维护的代码测试。内容涵盖单元测试、集成测试、异步测试、基于属性的测试、Mocking以及错误和Panic处理,适用于提升Rust代码质量和测试覆盖率的开发者。
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自动化智能体合规性测量
skill-comply
affaan-m/ECC
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该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景,执行智能体,并通过LLM分析,生成一份详细报告,精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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技能侦察:搜索现有能力
skill-scout
affaan-m/ECC
457
技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤,旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前,该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部(GitHub/Web)的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项,还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性,从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。
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