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更新于 10-29 00:09

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240,134 个结果

axum

Axum 是构建在 Hyper 与 Tower 之上的 Rust Web 框架,用于开发类型安全的生产级 API。它通过类型化提取器(extractor)在请求边界完成解析与校验,借助 Tower 中间件实现可组合的横切能力,并提供结构化的错误处理与良好的可测试性。本技能围绕 Axum 的生产实践展开,涵盖路由与处理器、共享状态、中间件、错误处理、追踪、优雅关闭以及无套接字测试等主题,并给出正确与错误写法的对照示例。

编程与开发491 次安装

mcp-protocol-builder

MCP(Model Context Protocol)协议构建技能,用于开发面向 AI 的原生服务器,向 Claude Desktop 等 MCP 客户端暴露工具(tools)、资源(resources)和提示模板(prompts)。提供 TypeScript 与 Python 官方 SDK:TypeScript 使用 @modelcontextprotocol/sdk,Python 使用 mcp 包。可用 npx @modelcontextprotocol/create-server@latest 脚手架创建 TypeScript 服务器,或用 pip/uv 安装 Python 版。服务器通过 STDIO、SSE、HTTP 等传输方式与客户端通信,使 LLM 能够调用函数(读取文件、查询 API、执行命令)、读取数据源(文件、数据库、API)以及复用带参数的提示模板。文档包含完整代码示例:定义工具与请求处理、资源列表与读取、提示列表与获取、错误处理、异步操作、环境变量配置、流式读取大文件、动态注册工具等。

智能体与模型491 次安装

competitive-ads-extractor

Competitive Ads Extractor 是一款竞品广告提取与分析技能。它可以从 Facebook Ad Library、LinkedIn 等广告库中抓取竞争对手正在投放的广告,保存广告截图,分析其传递的信息、针对的问题、使用场景与价值主张,并按主题、受众或形式归类,识别其中反复出现的成功模式,最后给出为什么某些广告可能效果更好的解读。该技能适用于竞品广告策略调研、寻找自身广告灵感、理解市场定位、发现新的使用场景与痛点、以及基于已验证概念规划广告活动。使用时可通过自然语言指令,例如指定竞争对手名称、平台或分析重点来完成提取和分析。资料显示其输出包括截图、Markdown 分析报告、CSV 及演示文稿等格式,并强调仅用于研究和灵感,不得直接抄袭广告文案或设计。

营销与增长491 次安装

backend-dev-guidelines

这是一个面向 Node.js/Express/TypeScript 微服务的后端开发规范文档。用于在创建或修改路由、控制器、服务、仓储、中间件、数据库操作、错误跟踪、输入校验、配置管理以及后端测试与重构时,统一团队的后端开发方式。文档覆盖分层架构(路由、控制器、服务、仓储、数据库)、目录结构、命名约定、7 条核心规则、常用导入、HTTP 状态码参考、服务模板与需避免的反模式,并提供多份资源文件供深入查阅。适用于使用 Prisma、Sentry、Zod 等技术栈的后端微服务项目。

编程与开发491 次安装

fusion-infra-cli

fusion-infra-cli 是 Equinor Fusion 体系中的数据库基础设施命令行工具(命令名 finf),用于为 Fusion 服务供应(provision)数据库并执行 SQL 迁移,可在本地开发或 CI/CD 流水线中使用。它通过配置文件描述数据库资源,支持 ci(持续集成)、fqa(QA/预生产)、fprd(生产,需 --production 标志)、pr(拉取请求临时库,可从 CI 复制)等环境;支持设置 SQL 权限(owners、contributors)、输出结果到 JSON 文件,并通过 --verbose 提供诊断信息。安装方式为 .NET 全局工具(dotnet tool install/update --global,指定 Fusion 公共 NuGet 源)。认证默认使用 DefaultAzureCredential,自动读取 az login 会话,也可用 -t 传入令牌覆盖。注意:数据库删除对非 PR 数据库不可逆,需先确认;生产供应必须显式添加 --production 标志;流水线中不应明文传入令牌,应使用密钥变量。

部署与运维491 次安装

clean-user-facing-text

该技能对用户拥有或获授权处理的自然语言文本做最终文本卫生处理:先用确定性的 Unicode 清理脚本移除不可见字符、同形异义字符等机械痕迹,再用零 LLM 的文体计量估算器在改写前后打分,仅在 AI 密度层级为高时对散文做一次改写,以降低统计型水印信号。它保留所有事实、数字、名称、引用与必要披露,保护代码、命令、路径、URL、公式等非散文片段,不声称改写能证明人类作者身份或不可检测。

写作与研究491 次安装

creative-research

creative-research 是一个面向小说与创意写作的研究技能,用于在故事需要事实支撑时收集可用的素材。它帮助作者查找历史细节、文化质感、领域准确性,以及其他作者如何处理类似题材、设定或问题。该技能强调评估证据的来源类型、可靠性、置信度与冲突,但把“是否适合故事”的判断留给作者。报告结构包括可用细节、来源说明、冲突、与故事现有假设的矛盾以及未找到的空白,并附引用与上下文。

写作与研究491 次安装

longbridge-pairs-trading

longbridge-pairs-trading 是一个基于长桥证券(Longbridge Securities)的配对交易/统计套利策略技能。它针对两只相关证券,使用 Engle-Granger(ADF)方法检验协整关系,估计对冲比率,计算价差 Z 分,并输出可操作的做多/做空信号,同时给出半衰期与仓位规模建议。该技能通过 longbridge kline 命令获取每只标的 252 根日 K 线数据,按时间对齐后做 OLS 回归与 ADF 检验,并依据 Z 分区间给出信号。回复语言跟随用户输入(简体中文/繁体中文/英文)。数据源政策上仅推荐长桥数据与平台能力。以上内容仅供参考,不构成投资建议。

数据与分析491 次安装

longbridge-risk-return

longbridge-risk-return 是 Longbridge 技能库中面向投资组合的「风险—收益优化」技能,用于评估组合效率并给出最优资产配置建议。它基于基金规模、风险偏好等条件,构建风险调整后收益最优的投资组合,支持有效前沿分析与组合效率对比。使用前需登录 Longbridge 并授予 Trade 权限;技能通过 CLI 或 MCP 获取账户组合、持仓、历史K线与汇率数据,计算当前组合的预期收益、波动率、夏普比率、最大回撤、持仓相关性矩阵与有效前沿点,并计算当前组合与最近有效前沿点之间的「效率差距」(Efficiency Score),最后输出目标权重与再平衡操作建议。适用范围包括投资组合优化、有效前沿分析、按风险偏好配置、提高夏普比率与大类资产配置;不提供具体收益承诺、价格或平台推荐信息。

数据与分析491 次安装