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virgo777/buddyme
GitHub提供生产级 REST API 设计最佳实践，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码规范、分页过滤及错误响应格式，确保接口一致性与开发者友好。
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Skills in Collection (25)
提供生产级 REST API 设计最佳实践，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码规范、分页过滤及错误响应格式，确保接口一致性与开发者友好。
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、指南及新闻通讯等长篇内容。支持模仿特定品牌语气，遵循具体开头、短句优先等核心规则，提供结构指南与质量把控流程，确保文案真实、专业且风格统一。
需要撰写博客文章或教程
要求模仿特定品牌或人物语气
优化长篇文章的结构和节奏
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提供自主运行 Claude Code 的多种循环模式与架构，涵盖从简单顺序流水线到多智能体 DAG 编排，支持 CI/CD 风格自动化、上下文持久化及质量门禁。
需要构建无需人工干预的自主开发工作流
设计或优化 LLM 驱动的代码生成与迭代流程
实现带有质量检查和并行协调的多智能体系统
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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、中间件开发及数据库查询优化（如 N+1 问题、缓存），适用于 Node.js 和 Next.js 服务端应用构建。
设计 REST 或 GraphQL API 端点时
实现仓储层或服务层逻辑时
优化数据库查询性能时
添加缓存机制时
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提供TS/JS/React/Node.js的通用编码标准与最佳实践，涵盖可读性、KISS、DRY等原则，规范命名、不可变性、错误处理及类型安全，用于代码审查、重构和新人引导。
启动新项目或模块时
进行代码审查以确保质量
重构现有代码以遵循规范
设置 linting 或格式化规则
引导新贡献者了解规范
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交互式安装向导，引导用户选择性安装和配置 Everything Claude Code 的技能与规则，支持用户级或项目级部署，验证路径并提供优化建议。
用户输入 configure ecc、install ecc 等指令
用户希望选择性安装 ECC 技能或规则
用户需要验证或修复现有安装
用户希望优化已安装的技能和规则
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自动评估会话并提取可复用模式，保存为已学习技能。支持配置触发阈值、模式类型及钩子设置，实现持续学习与知识沉淀。
需要自动从对话中提取经验或最佳实践
配置会话结束后的自动化评估与技能归档
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提供生产部署工作流与CI/CD最佳实践，涵盖Docker容器化、滚动/蓝绿/金丝雀等部署策略、健康检查及生产就绪清单，指导安全高效的Web应用发布。
设置CI/CD流水线
规划部署策略
配置Docker容器化
准备生产发布
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用于创建具有独特设计感和生产级质量的 Web 前端界面。指导在构建组件、页面或应用时，通过大胆的美学方向、精细的排版与动效，避免通用 AI 风格，生成视觉惊艳且功能完备的代码。
用户要求构建网页组件或页面
需要美化或重新设计 Web UI
请求生成高设计质量的 React 或 HTML/CSS 代码
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用于从零创建或转换生成动画丰富的 HTML 演示文稿，支持 PPT 转网页及现有幻灯片增强。遵循零依赖、视口适配等硬性规定，提供视觉风格探索与构建工作流。
创建演讲或路演幻灯片
将 PowerPoint 文件转换为 HTML
改进现有 HTML 演示文稿的布局或动态
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执行市场研究、竞争分析、投资者尽调和市场规模估算，提供带来源引用的决策支持报告。适用于业务决策、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
执行投资者或基金尽职调查
进行技术或供应商评估
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提供Microsoft MarkItDown库的文档与工具，支持将PDF、Word、图片、音频等多种格式转换为Markdown，适用于文档抓取、分析及批量处理。
需要将多种格式文件转换为Markdown
进行文档内容分析与提取
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基于Plankton的编写时代码质量强制执行技能。通过钩子在文件编辑时自动执行格式化与Lint检查，并利用Claude子进程智能修复违规项。支持多语言及分级模型路由，同时提供配置保护以防LLM绕过检查。
用户希望每次文件编辑时自动进行格式化和代码检查
需要防御LLM修改Linter配置以绕过检查的行为
使用多种语言开发并希望自动化代码质量修复
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提供Python开发最佳实践，涵盖PEP 8规范、类型提示、EAFP异常处理及代码可读性原则，辅助编写、评审和重构健壮高效的Python应用。
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测试策略，涵盖pytest使用、TDD方法论、Fixtures、Mocking及覆盖率要求。指导编写高质量测试套件，确保代码质量与可靠性。
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、搜索邮件及文件夹管理。适用于需要自动化处理QQ邮箱收发信场景的Agent任务。
用户要求读取QQ邮箱邮件
用户要求发送带附件的邮件
用户要求按条件搜索QQ邮箱邮件
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编码前调研技能，通过系统化搜索现有工具、库和模式，评估后决定采用或自研，避免重复造轮子。
开发新功能前
添加依赖项时
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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。通过脚本监控调用量并在逻辑边界提醒用户，以优化长会话的上下文管理。
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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基于 SHA-256 内容哈希实现文件处理结果的缓存模式，解决路径变更导致的缓存失效问题，支持大文件分块读取与服务层封装。
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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提供评测驱动开发框架，用于定义通过标准、运行能力与回归测试、使用多种评分器及计算pass@k指标，以衡量和保障AI智能体的可靠性。
为AI工作流设置评测驱动开发
定义任务通过失败标准
创建回归测试套件
基准测试智能体性能
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提供React和Next.js前端开发最佳实践，涵盖组件组合、状态管理、数据获取、性能优化及UI模式，指导开发者构建高性能、可维护的用户界面。
构建React组件
管理应用状态
实现数据获取逻辑
优化前端性能
处理表单验证
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一种多智能体工作流中解决上下文问题的迭代检索模式。通过派发、评估、优化和循环四个阶段，逐步精准获取代码库上下文，避免信息缺失或超出限制。
子智能体需要动态获取代码库上下文
构建需逐步优化的多智能体工作流
设计类 RAG 的检索流水线
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提供基于Zenith项目的全栈开发模板，涵盖Next.js前端、FastAPI后端及Supabase数据库的架构、文件结构与代码规范，指导开发者遵循特定工程标准。
需要参考项目整体架构设计
查询项目文件目录结构
了解项目代码编写模式与规范
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提供代码变更后的全方位验证流程，涵盖构建、类型检查、Lint、测试及安全扫描。确保在提交PR前通过质量门禁，生成详细报告并指导修复，保障代码质量与安全性。
完成功能开发或重大代码变更后
创建拉取请求（PR）之前
重构之后
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用于查询国内城市实时天气的Agent技能，自动触发于用户询问天气时。通过提取城市名、转换拼音并调用脚本获取数据，以口语化格式回复，支持异常处理与模糊确认。
用户询问某地当前天气状况
用户查询未来天气预报
用户咨询特定城市气温变化
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