技能大全

发现合适的技能,快速扩展 AI 智能体的专业能力。

显示 461 个技能

python-pro
精通Python 3.12+现代特性、异步编程、性能优化与生产级实践。掌握uv、ruff、pydantic和FastAPI等前沿Python生态工具。主动应用于Python开发、性能调优及高级编程模式实现。
开发工具查看
remotion-best-practices
Remotion最佳实践 - 在React中创建视频
开发工具查看
arm-cortex-expert
资深嵌入式软件工程师,专注于ARM Cortex-M微控制器(包括Teensy、STM32、nRF52、SAMD系列)的固件与驱动开发。拥有数十年编写高可靠、高优化且易于维护的嵌入式代码经验,在内存屏障、DMA/缓存一致性、中断驱动式I/O及外设驱动等领域具备深厚技术专长。
开发工具查看
async-python-patterns
掌握Python asyncio、并发编程及async/await模式,打造高性能应用程序。适用于构建异步API、并发系统或需要非阻塞操作的I/O密集型应用场景。
开发工具查看
firecrawl-scraper
深度网页抓取、截图、PDF解析与网站爬取(使用Firecrawl API)
开发工具查看
microservices-patterns
设计微服务架构,需明确服务边界、采用事件驱动通信并应用弹性模式。适用于构建分布式系统、解构单体应用或实施微服务化场景。
开发工具查看
automate-whatsapp
利用Kapso工作流构建WhatsApp自动化:配置WhatsApp触发器、编辑流程图、管理执行过程、部署功能模块,并通过数据库/集成工具维护状态信息。适用于自动化WhatsApp对话及事件处理场景。
开发工具查看
avalonia-viewmodels-zafiro
使用Zafiro与ReactiveUI在Avalonia中实现最优ViewModel及向导创建模式。
开发工具查看
flutter-expert
精通Dart 3语言开发Flutter应用,掌握高级组件与多平台部署。涵盖状态管理、动画实现、测试策略及性能优化,支持移动端、网页、桌面及嵌入式平台。可主动应用于Flutter架构设计、界面开发或跨平台功能实现。
开发工具查看
react-native-architecture
使用Expo构建生产级React Native应用,涵盖导航、原生模块、离线同步与跨平台模式。适用于移动应用开发、原生功能集成或React Native项目架构设计。
开发工具查看
aws-skills
基于基础设施自动化与云架构模式的AWS开发
开发工具查看
backend-architect
资深后端架构专家,专注于可扩展API设计、微服务架构与分布式系统。精通REST/GraphQL/gRPC接口规范、事件驱动架构、服务网格模式及现代后端框架。擅长服务边界定义、服务间通信、弹性模式设计与系统可观测性构建。在创建新后端服务或API时,建议主动运用本专长。
开发工具查看
backend-dev-guidelines
Node.js + Express + TypeScript 微服务规范指南:涵盖分层架构、BaseController 模式、依赖注入、Prisma 数据层、Zod 验证、统一配置、Sentry 错误追踪、异步安全与测试规范。
开发工具查看
backend-security-coder
精通安全后端编码实践,专注于输入验证、身份认证与API安全。可主动应用于后端安全实施或安全代码审查。
开发工具查看
aws-serverless
专长于构建可在AWS上投入生产的无服务器应用。涵盖Lambda函数、API网关、DynamoDB、SQS/SNS事件驱动模式、SAM/CDK部署及冷启动优化。
开发工具查看
backend-development-feature-development
统筹后端功能从需求到部署的端到端开发流程。适用于跨团队、跨服务的多阶段功能交付协调场景。
开发工具查看
backtesting-frameworks
构建稳健的交易策略回测系统,需妥善处理前视偏差、幸存者偏差及交易成本。适用于开发交易算法、验证策略有效性或搭建回测基础设施的场景。
开发工具查看
c4-architecture-c4-architecture
为现有代码库生成全面的C4架构文档,采用自底向上的分析方法,需按以下步骤系统执行: ### 一、准备阶段 1. **工具与环境配置** - 安装代码分析工具(如Doxygen、Sourcetrail、CodeMap) - 配置可视化工具(PlantUML、Structurizr、Draw.io) - 设置文档生成框架(AsciiDoc/Markdown模板) 2. **代码库扫描** - 运行静态分析工具提取: - 模块/包依赖关系 - 类/接口继承结构 - 方法调用链路 - 数据流路径 ### 二、自底向上分析流程 #### 第1层:代码组件分析 1. **识别基础构件** ```yaml 步骤: - 扫描所有源文件,识别: * 实体类(Entity) * 服务类(Service) * 控制器(Controller) * 数据访问对象(DAO) * 工具类(Utility) - 提取每个构件的: * 职责描述 * 接口定义 * 依赖项 * 代码复杂度指标 ``` 2. **生成组件清单** - 创建CSV/JSON格式的组件目录 - 标注技术栈(语言/框架版本) - 记录代码所有权信息 #### 第2层:容器级抽象 1. **逻辑分组** - 将相关组件聚类为: - 业务功能模块 - 技术支撑模块 - 第三方集成模块 2. **交互关系映射** - 绘制组件通信图: ```plantuml [Web前端] -> [API网关] [API网关] -> [用户服务] [用户服务] -> [数据库] ``` #### 第3层:系统级视图 1. **定义系统边界** - 识别外部依赖系统 - 划定系统上下文范围 2. **创建C4模型文档** - **上下文图**(Level 1): - 系统与用户/外部系统关系 - **容器图**(Level 2): - 应用程序/数据存储/消息队列等 - **组件图**(Level 3): - 各容器内部组件结构 - **代码图**(Level 4,可选): - 关键类的详细设计 ### 三、文档生成 #### 结构化文档模板 ```markdown # C4架构文档 ## 1. 系统上下文 ### 1.1 业务目标 ### 1.2 用户角色 ### 1.3 外部系统 ## 2. 容器视图 ### 2.1 技术选型说明 ### 2.2 容器职责表 ### 2.3 通信协议矩阵 ## 3. 组件视图 ### 3.1 模块分解图 ### 3.2 接口契约 ### 3.3 数据模型 ## 4. 部署视图 ### 4.1 基础设施图 ### 4.2 环境配置 ### 4.3 伸缩性设计 ## 5. 演进记录 ### 5.1 架构决策日志(ADR) ### 5.2 技术债务清单 ``` ### 四、自动化增强 1. **持续更新机制** - 集成CI/CD流水线: ```yaml steps: - 代码变更触发分析 - 自动更新依赖图 - 生成差异报告 ``` 2. **质量检查规则** - 架构一致性验证 - 循环依赖检测 - 文档完整性检查 ### 五、交付物清单 1. **核心产出** - 交互式架构图(HTML格式) - 结构化文档(PDF/Markdown) - 架构决策记录库 2. **辅助材料** - 组件字典(含代码示例) - 技术栈依赖矩阵 - 关键路径时序图 ### 最佳实践建议 1. **增量维护** - 每次重大变更后更新Level 3-4 - 每月复审Level 1-2 2. **协作规范** - 架构图版本控制 - 评审流程嵌入开发周期 - 文档与代码同仓库存储 3. **工具链推荐** - 代码分析:SonarQube + jQAssistant - 文档生成:Arc42 + Structurizr DSL - 可视化:Mermaid.js + Diagrams.net 此方法通过从代码细节出发逐步抽象,确保文档与实现严格对应,同时保持架构视图的业务可读性。建议配合架构验证测试(ArchUnit等)实现文档与代码的同步验证。
开发工具查看