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virgo777/buddyme
GitHub提供生产级 REST API 设计规范，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码规范、响应格式及错误处理最佳实践，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 设计规范，涵盖资源命名、HTTP 方法语义、状态码规范、响应格式及错误处理最佳实践，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
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用于撰写博客、教程、指南等长篇内容，强调模仿特定品牌语气、确保结构严谨及事实准确。提供从素材收集到质量把控的全流程写作规范，旨在生成高质量、非通用AI风格的文案。
需要撰写博客文章、教程或新闻通讯
要求模仿特定品牌或个人的语气风格
对长篇内容进行结构优化和事实核查
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提供Claude Code自主开发工作流的架构与模式，涵盖从简单顺序流水线到多智能体DAG编排，支持无干预自动化、上下文持久化及CI/CD风格持续集成。
需要构建无需人工干预的自主开发工作流
设计或优化基于LLM的多步代码生成与验证流程
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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、中间件及数据库查询优化。适用于Node.js和Next.js服务端开发，指导构建可扩展、高性能的应用。
设计API端点
实现数据访问或业务逻辑层
优化数据库性能
编写身份验证或日志中间件
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提供TS/JS/React/Node.js通用编码规范与最佳实践，涵盖命名、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
进行代码审查
重构现有代码
强制执行命名格式一致性
引导新贡献者
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交互式安装向导，引导用户选择并安装 Everything Claude Code 的技能与规则，支持用户级或项目级配置，验证路径并提供优化建议。
用户说 configure ecc、install ecc 或 setup everything claude code
用户想要选择性安装 ECC 技能或规则
用户想要验证或修复现有 ECC 安装
用户想要优化已安装的 ECC 技能或规则
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自动在会话结束时评估并提取可复用模式，保存为已学习技能。支持配置检测类型与阈值，通过Stop钩子实现轻量非阻塞集成，旨在持续优化开发工作流。
需要自动从代码会话中提取和沉淀最佳实践或调试技巧
配置或调整会话结束时的自动化学习与模式检测行为
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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Node.js、Go、Python的多阶段Dockerfile模板，以及健康检查配置指南。
设置 CI/CD 流水线
规划部署策略
Docker 容器化
配置健康检查
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用于创建独特且生产级的前端界面，避免通用AI审美。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、色彩及动效设计，生成高质量代码。
构建前端组件或页面
美化Web UI界面
生成HTML/CSS/JS或React/Vue代码
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用于创建零依赖、动画丰富的 HTML 演示文稿，支持从主题或 PPT 文件生成。提供视觉风格探索、视口适配及多端验证，帮助非设计师快速产出高质量网页幻灯片。
用户希望创建演讲或路演幻灯片
需要将 PowerPoint 文件转换为 HTML
需要改进现有 HTML 演示文稿的布局或动画
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执行市场研究、竞争分析、投资者尽调及行业情报，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。
需要进行市场竞争格局分析
执行投资者或基金尽职调查
估算TAM/SAM/SOM市场规模
进行技术或供应商选型研究
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基于 Microsoft MarkItDown 库的 Agent Skill，支持将 PDF、Word、PPT、Excel、图片（OCR）、音频及网页等多种格式批量或单文件转换为 Markdown 文本，便于文档分析与内容提取。
需要将非 Markdown 格式的文档（如 PDF、Word）转换为 Markdown
需要从图片或音频中提取文本内容
需要批量处理多个文件以统一为 Markdown 格式
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基于Plankton实现编写时代码质量强制执行。通过钩子自动格式化、检查并驱动AI分级修复违规，防止配置绕过，支持多语言，确保代码合规。
需要在每次文件编辑时自动执行格式化和代码检查
需要防止LLM修改Linter配置以绕过检查
希望根据违规复杂度路由不同模型进行自动修复
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提供Python代码编写、评审与重构的最佳实践，涵盖PEP 8规范、类型提示及EAFP等核心原则，旨在提升代码的可读性、健壮性与可维护性。
编写新的Python代码时
评审Python代码时
重构现有的Python代码时
设计Python包或模块时
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提供Python测试综合策略，涵盖pytest用法、TDD方法论、Fixtures、Mocking及覆盖率要求。用于指导编写高质量Python测试套件，确保代码质量与稳定性。
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（含附件）、搜索邮件及文件夹操作。需配置授权码与环境变量，适用于邮件自动化处理场景。
用户需要查看QQ邮箱收件箱或特定邮件
用户希望通过脚本发送带附件的邮件
用户需要按主题、发件人或日期搜索邮件
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编码前调研技能，引导在开发新功能或集成时先搜索现有工具、库和模式。通过需求分析、并行搜索、评估决策等环节，避免重复造轮子，优先采用或扩展开源方案，提升开发效率。
开始开发新功能且可能有现成解决方案
添加依赖项或进行系统集成
创建工具类或辅助函数前
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提供策略性上下文压缩建议，在长会话或任务切换时通过脚本提示手动执行 /compact，以保留关键状态并优化 token 使用。
长会话接近上下文限制
多阶段任务切换
响应变慢或连贯性下降
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提供基于SHA-256内容哈希的文件缓存模式，实现与路径无关、自动失效的高成本文件处理结果缓存。通过服务层封装保持函数纯净，适用于PDF解析、图像分析等流水线场景。
构建文件处理流水线
需要缓存高昂的文件处理结果
希望为纯函数添加透明缓存
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提供评测驱动开发(EDD)框架，用于定义AI任务通过标准、创建回归测试套件及基准测试。支持能力与回归评测，结合代码/模型评分器，以pass@k等指标衡量智能体可靠性并追踪变更影响。
为AI辅助工作流设置评测驱动开发
定义任务完成通过失败标准
创建回归测试套件
跨模型版本进行性能基准测试
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提供React和Next.js的前端开发最佳实践，涵盖组件组合、状态管理、数据获取及性能优化等模式。
构建React组件
管理前端状态
实现数据获取
优化UI性能
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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大问题，通过派发、评估、优化和循环四个阶段逐步迭代检索相关代码文件，以精准提供必要上下文。
构建需要逐步优化的多智能体工作流
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失败
生成需预测代码库上下文的子智能体
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提供基于Zenith项目的开发指南模板，涵盖前后端架构、文件结构、代码模式及测试部署规范，用于指导AI辅助开发特定项目。
需要参考特定项目的架构或编码规范
初始化新项目并套用既定技术栈模板
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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，生成报告确保代码质量。
完成功能开发或重大代码变更后
创建拉取请求（PR）之前
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用于自动响应用户对国内城市实时天气的查询需求。通过提取城市名、转换拼音并调用脚本获取数据，最终整理为口语化结果回复用户，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或气温变化
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