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virgo777/buddyme
GitHub提供生产级 REST API 设计的规范与最佳实践，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码使用、响应格式、分页过滤及错误处理等核心设计模式。
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Skills in Collection (25)
提供生产级 REST API 设计的规范与最佳实践，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码使用、响应格式、分页过滤及错误处理等核心设计模式。
设计新的 API 端点
审查现有的 API 合约
添加分页、过滤或排序功能
为 API 实现错误处理
规划 API 版本控制策略
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用于撰写博客、教程、新闻通讯等长篇内容，强调模仿特定品牌语气、确保结构严谨及事实可信。提供从素材收集到质量把控的完整写作工作流，避免AI腔调。
需要撰写博客文章或技术指南
需要将研究资料转化为精美文案
要求模仿特定创始人或品牌的语气
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提供自主运行 Claude Code 的循环模式与架构，涵盖从简单顺序流水线到复杂多智能体 DAG 编排。支持构建无需人工干预的开发工作流、CI/CD 风格流水线及并行智能体协作。
需要设置自动化的开发工作流
选择适合的 AI 编码循环架构
构建持续集成或持续交付风格的开发流水线
协调多个并行 AI 智能体的任务执行
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提供后端架构最佳实践，涵盖REST/GraphQL API设计、仓储与服务层模式、数据库查询优化及中间件开发，适用于Node.js和Next.js服务端应用构建。
设计API端点
实现分层架构
优化数据库性能
编写中间件
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提供TypeScript、JavaScript、React和Node.js的通用编码标准与最佳实践，涵盖命名规范、不可变性、错误处理及代码质量原则，用于指导开发、审查和重构。
启动新项目或模块时
进行代码审查以确保持续性和可维护性
重构现有代码以遵循规范
设置linting或格式化规则
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交互式向导，引导用户克隆并选择性安装、验证及优化 Everything Claude Code 的技能与规则，支持用户级或项目级部署。
用户说 'configure ecc'、'install ecc' 或类似指令
用户想要从项目中选择性安装技能或规则
用户想要验证或修复现有的 ECC 安装
用户想要优化已安装的技能或规则
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自动在会话结束时评估对话，提取可复用的错误解决、调试等模式并保存为技能。通过配置Stop钩子实现非阻塞的持续学习，支持自定义阈值和模式类型，提升开发效率。
需要自动从代码会话中提取复用经验时
配置或调整会话结束后的自动化学习流程时
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提供生产部署工作流与CI/CD最佳实践，涵盖滚动、蓝绿及金丝雀等部署策略，包含Docker多阶段构建模板、健康检查配置及生产发布就绪清单。
设置CI/CD流水线
规划部署策略
Docker容器化应用
实现健康检查
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用于创建独特、生产级的前端界面，避免通用AI美学。指导用户构建网页组件、页面或应用，强调大胆的美学方向、排版、色彩及动效细节，生成高质量且令人印象深刻的代码实现。
构建网页组件
设计着陆页
开发仪表盘
美化Web UI
创建React组件
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生成零依赖、动画丰富的HTML演示文稿，支持从PPT转换或从零创建。通过视觉探索发现风格，确保视口适配与可访问性，提供键盘/触摸导航及生产级代码。
创建演讲或路演幻灯片
将PPT/PPTX转换为HTML
改进现有HTML幻灯片布局与动画
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执行市场研究、竞争分析、投资者尽调和行业情报，提供带来源引用的决策支持摘要。适用于市场规模估算、竞品对比及技术扫描等场景。
需要市场规模估算（TAM/SAM/SOM）
进行竞争对手或产品对比分析
准备投资者档案或基金尽职调查
进行技术趋势扫描或供应商评估
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基于 Microsoft MarkItDown 库的 Agent 技能，用于将 PDF、Word、图片、音频及网页等多种格式文件转换为 Markdown。支持 OCR、语音转录及批量处理，便于文档分析与内容提取。
用户需要转换文档为 Markdown
用户请求从图片或音频中提取文本
用户希望获取网页或 YouTube 视频的转录内容
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基于Plankton的编写时代码质量强制技能，通过钩子自动格式化、检查并驱动AI分级修复违规项，同时保护配置防绕过，支持多语言开发。
需要在文件编辑时自动执行代码格式化和静态检查
希望智能体自动修复Linter发现的代码违规问题
防止LLM修改配置文件以绕过安全检查
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提供Python开发最佳实践，涵盖PEP 8、类型提示及核心设计原则（如可读性、EAFP），用于指导代码编写、评审与重构。
编写新的 Python 代码时
评审 Python 代码时
重构现有的 Python 代码时
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提供Python测试最佳实践，涵盖pytest使用、TDD流程、Fixtures管理、Mocking及覆盖率要求。适用于编写测试、设计测试套件、审查覆盖率及搭建测试基础设施等场景。
编写新的Python代码时遵循TDD
为Python项目设计测试套件
审查Python测试覆盖率
搭建测试基础设施
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通过IMAP/SMTP协议管理QQ邮箱，支持读取、发送邮件及附件、搜索和文件夹管理。需配置授权码及环境变量，基于Python脚本实现邮件收发与查询功能。
用户需要发送或接收QQ邮件
用户希望搜索特定主题的邮件
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编码前调研技能，系统化搜索现有工具、库和模式以避免重复造轮子。涵盖需求分析、并行搜索、方案评估及采用/扩展/自研决策，集成于开发工作流中。
准备开发新功能或添加依赖时
创建工具类或辅助函数前
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建议在工作流关键节点手动压缩上下文，避免自动压缩导致信息丢失。通过钩子监控工具调用并提供压缩建议，帮助在长会话和多阶段任务中优化上下文窗口利用率。
长会话接近上下文限制时
多阶段任务切换时
响应变慢或连贯性下降时
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提供基于SHA-256内容哈希的文件缓存方案，解决路径变更导致的缓存失效问题。通过纯函数与服务层分离实现高效、自动失效的缓存机制，适用于PDF解析等高昂文件处理场景。
构建文件处理流水线
需要为纯函数添加缓存功能
处理成本高昂且需重复处理相同文件
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为 Claude Code 提供评测驱动开发（EDD）框架，支持定义能力与回归评测，通过代码、模型及人工评分器验证 AI 输出，利用 pass@k 指标衡量可靠性并追踪变更影响。
设置评测驱动开发工作流
定义任务通过失败标准
创建回归测试套件
评估 Agent 性能可靠性
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提供React和Next.js的前端开发模式，涵盖组件组合、状态管理、数据获取、性能优化及UI最佳实践，指导构建高性能、可访问的用户界面。
构建React组件
管理前端状态
实现数据获取
优化前端性能
处理表单逻辑
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解决多智能体工作流中子智能体上下文缺失或过载问题，通过派发、评估、优化和循环四个阶段迭代检索代码库上下文。
构建需要逐步优化上下文的多智能体工作流
为代码探索设计类 RAG 的检索流水线
遇到上下文过大或缺失导致的任务失败
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提供基于Zenith项目的开发规范模板，涵盖Next.js与FastAPI技术栈的架构、文件结构、代码模式及测试部署要求，辅助AI理解项目上下文。
需要遵循特定项目的代码规范和架构指南
初始化或重构符合该项目标准的前后端功能
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提供代码提交前的全方位验证流程，涵盖构建、类型检查、Lint、测试及安全扫描。用于确保代码质量并生成详细报告，辅助决策是否提交PR。
完成功能开发或重大代码变更后
创建拉取请求之前
重构之后
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该技能用于查询国内城市实时天气，通过提取城市名、转换拼音并调用脚本获取数据，最终整理为口语化格式回复用户，支持异常处理与模糊确认。
用户询问具体城市的当前或未来天气状况
用户查询近期气温变化趋势
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