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golang-samber-slog

2.3Kagent-workflows

使用 samber/slog-**** 包的 Golang 结构化日志扩展——多处理器管道（slog-multi）、日志采样（slog-sampling）、属性格式化（slog-formatter）、HTTP 中间件（slog-fiber、slog-gin、slog-chi、slog-echo）以及后端路由（slog-datadog、slog-sentry、slog-loki、slog-syslog、slog-logstash、slog-graylog...）。适用于正在使用或采用 slog 的项目，或代码库已导入任何 github.com/samber/slog-* 包的项目。

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golang-samber-mo

2.3Kcode-generation

使用 samber/mo 为 Golang 提供单子类型——Option、Result、Either、Future、IO、Task 和 State 类型，用于类型安全的可空值、错误处理和函数式组合，并包含管道子包。适用于使用或采用 samber/mo 时、代码库导入 `github.com/samber/mo` 时，或考虑将函数式编程模式作为 Golang 安全设计时。

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golang-samber-ro

2.3Kagent-workflows

使用 samber/ro 在 Golang 中实现响应式流和事件驱动编程——ReactiveX 实现，包含 150+ 类型安全操作符、冷/热可观察对象、5 种主题类型（Publish、Behavior、Replay、Async、Unicast）、通过 Pipe 声明式管道、40+ 插件（HTTP、cron、fsnotify、JSON、日志）、自动背压、错误传播和 Go 上下文集成。适用于使用或采用 samber/ro 时、代码库导入 github.com/samber/ro 时，或在 Go 中构建异步事件驱动管道、实时数据处理、流或响应式架构时。不适用于有限切片转换（→ 参见 `samber/cc-skills-golang@golang-samber-lo` 技能）。

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golang-samber-hot

2.3Kagent-workflows

使用 samber/hot 在 Golang 中进行内存缓存——支持淘汰算法（LRU、LFU、TinyLFU、W-TinyLFU、S3FIFO、ARC、TwoQueue、SIEVE、FIFO）、TTL、缓存加载器、分片、stale-while-revalidate、缺失键缓存和 Prometheus 指标。适用于正在使用或采用 samber/hot 的项目，代码库导入 github.com/samber/hot 时，或项目频繁加载相同的中低基数资源且需要降低延迟或后端压力时。

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golang-swagger

2.3Ksecurity

使用 swaggo/swag 为 Golang 项目生成 OpenAPI/Swagger 文档——注解注释（@Summary, @Param, @Success, @Router, @Security）、swag init 代码生成、框架集成（gin, echo, fiber, chi, net/http）、安全定义（Bearer/JWT, OAuth2, API key）以及结构体标签（swaggertype, enums, example, swaggerignore）。适用于在 Go 项目中添加或维护 Swagger/OpenAPI 文档，或当代码库导入了 github.com/swaggo/swag、github.com/swaggo/gin-swagger、github.com/swaggo/echo-swagger、github.com/swaggo/http-swagger 或 github.com/swaggo/files 时。

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golang-graphql

2.3Kagent-workflows

使用 gqlgen 或 graphql-go 在 Golang 中实现 GraphQL API。适用于构建 GraphQL 服务器、设计模式、编写解析器、处理订阅或将 GraphQL 集成到现有 Go HTTP 服务中。也适用于代码库导入 `github.com/99designs/gqlgen` 或 `github.com/graph-gophers/graphql-go` 的情况。

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golang-spf13-cobra

2.3Ktesting-qa

使用 spf13/cobra 的 Golang CLI 命令树库 — cobra.Command、RunE 与 Run 对比、PersistentPreRunE 钩子链、Args 验证器（NoArgs、ExactArgs、MatchAll、自定义）、持久标志与局部标志、命令组、ValidArgsFunction、RegisterFlagCompletionFunc、ShellCompDirective、使用帮助模板自定义、man 页面和 Markdown 文档生成，以及使用 SetArgs/SetOut/SetErr 进行测试。当使用或采用 spf13/cobra，或代码库导入 `github.com/spf13/cobra` 时应用。关于与 cobra 配合使用的配置分层，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-spf13-viper` 技能。关于通用 CLI 架构（项目布局、退出码、信号处理、I/O 模式），请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-cli`。

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golang-uber-fx

2.3Ktesting-qa

使用 uber-go/fx 的 Golang 应用框架——包括 fx.New、fx.Provide、fx.Invoke、fx.Module、fx.Lifecycle 钩子、fx.Annotate（name/group/As）、fx.Decorate、fx.Supply、fx.Replace、fx.WithLogger 以及信号感知的 Run()。适用于使用或采用 uber-go/fx 的场景，当代码库导入 `go.uber.org/fx` 或使用 fx.New 编排服务时。对于无生命周期的原始 DI，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-uber-dig` 技能。

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golang-spf13-viper

2.3Ktesting-qa

使用 spf13/viper 的 Golang 配置库——分层优先级（flag > env > file > KV > default）、BindPFlag/BindPFlags、SetEnvPrefix + SetEnvKeyReplacer + AutomaticEnv、ReadInConfig + ConfigFileNotFoundError、Unmarshal + mapstructure 结构体标签、Sub 子树、WatchConfig + OnConfigChange 热重载、viper.New() 测试隔离以及远程 KV 集成。适用于使用或采用 spf13/viper 时，或代码库导入 `github.com/spf13/viper` 时。关于与 viper 配合使用的 CLI 命令结构，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-spf13-cobra` 技能。关于通用 CLI 架构，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-cli`。

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golang-uber-dig

2.3Ktesting-qa

使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射的容器、Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数和结果对象、命名值、值组、可选依赖、作用域和 Decorate。适用于使用或采用 uber-go/dig 时，代码库导入 `go.uber.org/dig` 时，或在启动时组装应用程序图时。对于更高级的生命周期和模块，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-uber-fx` 技能。

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golang-google-wire

2.3Kagent-workflows

使用 google/wire 在 Golang 中实现编译时依赖注入 — wire.NewSet、wire.Build、wire.Bind（接口→具体类型）、wire.Struct、wire.Value、wire.InterfaceValue、wire.FieldsOf、清理函数、//go:build wireinject 注入器文件以及生成的 wire_gen.go。适用于使用或采用 google/wire 时，代码库导入 `github.com/google/wire` 时，或通过 `wire.Build` 在编译时连接应用依赖图时。对于基于反射的运行时 DI，请参见 `samber/cc-skills-golang@golang-uber-dig` 技能。

samber

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supabase

2.3Ksecurity

在执行任何涉及 Supabase 的任务时使用。触发条件：Supabase 产品（数据库、认证、边缘函数、实时功能、存储、向量、定时任务、队列）；客户端库和 SSR 集成（supabase-js、@supabase/ssr）在 Next.js、React、SvelteKit、Astro、Remix 中；认证问题（登录、登出、会话、JWT、Cookie、getSession、getUser、getClaims、RLS）；Supabase CLI 或 MCP 服务器；模式变更、迁移、安全审计、Postgres 扩展（pg_graphql、pg_cron、pg_vector）。

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aws-lambda-managed-instances

2.3Kdevops-cloud

评估、配置并将工作负载迁移至 AWS Lambda Managed Instances (LMI)。在用户自己的 AWS 账号下运行基于 EC2 的 Lambda 函数，同时由 AWS 自动处理资源创建、补丁更新、弹性伸缩、路由及负载均衡。当用户提问中包含 Lambda Managed Instances、LMI、容量提供程序（capacity provider）、多并发执行环境、基于 EC2 的 Lambda、持久化 Lambda 实例、PerExecutionEnvironmentMaxConcurrency、CapacityProviderConfig、通过专属实例消除冷启动、将标准 Lambda 迁移到托管实例，或是在配合 Savings Plans / 预留实例（Reserved Instances）下对比标准 Lambda 与 LMI 的成本时，触发此 Skill。

aws

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amazon-opensearch-service

2.3Kbackend-api

涵盖 Amazon OpenSearch Service 与 Serverless（AOS/AOSS）的五大核心能力：迁移（Solr/ES/自建 OpenSearch 迁移至 AOS/AOSS、Schema 与查询语法转换、容量评估、割接）；资源创建与运维（域名及 AOSS 生命周期管理、版本升级、存储分层、FGAC 精细化权限控制、监控）；搜索（向量 search / 语义搜索 / 混合搜索 / 基于 Bedrock 连接器的 RAG）；日志分析（PPL 查询、OSI 数据接入、异常检测、OpenSearch Dashboards、Splunk/Datadog 替代方案）；链路追踪（OTel Spans、服务拓扑图、Data Prepper）。支持的触发词包括 OpenSearch、AOS、AOSS、Elasticsearch、ELK、Solr、Lucene、向量/k-NN/语义/混合/神经网络搜索、RAG、ELSER、日志分析、可观测性、Kibana、OSI、OCU、PPL、链路追踪、BM25、eDisMax、schema.xml、ILM、ISM、FAISS、HNSW、Migration Assistant for Amazon OpenSearch Service、Historical Data Migration、Live Traffic Migration、UltraWarm、OR1、Splunk/Datadog 替代方案、Solr 迁移等。每次请求精准聚焦单项能力，提供具体的实例规格、数量与分片计算公式，并附带 Query DSL 代码示例。

aws

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aws-lambda-microvms

2.3Kmcp-integrations

在 AWS Lambda MicroVMs 上构建、运行、调试与运维应用程序。这是一种运行在容器内部、基于 Firecracker 隔离且支持快照恢复的 Serverless 计算环境，单次最长可运行 8 小时。适用于需要强租户隔离、独立 Serverless 计算、沙箱计算或安全多租户执行的业务场景。同时也非常适合 AI/Agent 代码执行沙箱、交互式代码 Playground 与 Notebook（如 Jupyter、REPL 以及运行用户代码的开发环境）、强化学习环境、多租户 CI 执行器与 Build Runner、有状态的游戏或仿真服务器、以及独立的安全扫描器。当业务需要长会话、真实端口监听服务（gRPC、WebSocket、自定义 TCP 协议）、空闲期状态保存（挂起/恢复）、容器级权限访问（FUSE、eBPF、自定义系统调用）或会话亲和性路由时，也是理想之选。

aws

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aws-lambda-durable-functions

2.2Kdevops-cloud

使用 AWS Lambda durable functions 构建具备高韧性、支持长时间运行的多步骤应用与 AI 工作流，提供自动状态持久化、重试逻辑及长运行编排能力。涵盖核心重放模型（replay model）、步骤操作（step operations）、等待/回调模式、基于 Saga 模式的错误处理以及使用 LocalDurableTestRunner 的测试方法。当涉及 lambda durable functions、durable execution、工作流编排、状态机、重试/检查点模式、长运行有状态 Lambda 函数、Saga 模式、人工干预回调（human-in-the-loop callbacks）、可靠无服务器应用、context.step、context.wait、context.invoke、context.runInChildContext、withDurableExecution、DurableContext、UnrecoverableInvocationError、durable-execution-sdk、限定 ARN 调用（qualified ARN invocation）及 durable handler replay 等相关词汇时触发。

aws

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supabase-postgres-best-practices

2.2Kdatabase

来自 Supabase 的 Postgres 性能优化和最佳实践。在编写、审查或优化 Postgres 查询、模式设计或数据库配置时使用此技能。

supabase

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lesson-learned

2.2Kcode-generation

通过 Git 历史分析最近的代码变更，并提取软件工程经验教训。当用户询问“这里的教训是什么？”、“我能从中学到什么？”、“工程上的收获”、“我刚刚学到了什么？”、“反思这段代码”或希望从近期工作中提取原则时使用。

softaworks

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workflow

2.2Ktesting-qa

使用 Vercel 的 Workflow SDK 创建持久化且支持断点续行的工作流。适用于需要跨服务重启保持运行、等待外部事件暂停、失败自动重试或长时间协调多步骤操作的工作流构建场景。当提及“workflow”、“durable functions”、“resumable”、“workflow sdk”、“queue”、“event”、“push”、“subscribe”或基于 step 的编排时触发。

vercel

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apify-generate-output-schema

2.2Kresearch-knowledge

通过分析源码，为 Apify Actor 生成输出 Schema（dataset_schema.json、output_schema.json、key_value_store_schema.json）。适用于创建或更新 Actor 输出 Schema 的场景。

apify

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expo-skill-eval

2.2Ktesting-qa

端到端评估本仓库中的 Expo Skill —— 覆盖触发准确率、生成代码质量，以及通过 Expo Go 在 iOS 模拟器和 Android 模拟器上的运行截图（Web 端可选）。当用户想要评估某个 Expo Skill、测试 Skill 能否生成可运行的代码、用设备截图跑基准测试，或校验 Skill 的输出渲染是否正确时使用。

expo

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difficult-workplace-conversations

2.2Kresearch-knowledge

使用准备-沟通-跟进框架，结构化处理职场冲突、绩效讨论和挑战性反馈。适用于准备艰难对话、处理冲突、提供关键反馈或应对敏感职场讨论。

softaworks

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react-useeffect

2.2Kfrontend

来自官方文档的 React useEffect 最佳实践。在编写/审查 useEffect、用于派生值的 useState、数据获取或状态同步时使用。教导何时不应使用 Effect 以及更好的替代方案。

softaworks

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game-changing-features

2.2Kproductivity

寻找10倍产品机会和高杠杆改进。当用户需要战略性产品思考、提到'10x'、想要找到高影响力功能、或说'什么能让这个好10倍'、'产品策略'、'我们接下来该做什么'时使用。

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