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Skills

收录 97,222 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。

全部

Y
yahoo-finance
yahoo-finance
kirkluokun / awesome-a-stock-openclawskills

使用 Yahoo Finance 获取股票价格、报价、基本面、财报、期权、股息和分析师评级。使用 yfinance 库,无需 API 密钥。

其他40
Y
youtube-research
youtube-research
crawlora-org / crawlora-skills

通过 Crawlora API 获取结构化 YouTube 数据——视频和频道详情、文字稿/字幕、评论、播放列表和搜索结果——并返回整洁的 JSON,无需 yt-dlp 或 HTML 抓取。用户提供 YouTube URL,或请求文字稿、评论、频道/视频元数据或视频搜索结果时使用。

生产力40
Y
yuv-reel-covers
yuv-reel-covers
hoodini / ai-agents-skills

为 Yuval 生成统一且符合品牌形象的 Instagram Reel 封面(YUV.AI Neon Phoenix 系统)——标志性外观是巨大的希伯来语标题位于主体抠图之后、点睛语位于其前(景深效果),背景为浓郁黑色并带暗淡的神经网络场,配有系列配色标签和凤凰标志。当 Yuval 要求 Instagram/Reel/TikTok/YouTube 封面、缩略图、עטיפה、קאבר、תמבנייל、视频封面图,或希望他的 Instagram 网格看起来一致时使用。每张封面一条命令;背景移除已包含在流程中。

设计与 UI40
Z
zenith-ui
zenith-ui
gravito-framework / gravito

专注于使用 Zenith、Vue 3 和 Inertia.js 进行前端开发。用于 UI 组件、页面布局和样式时触发。

设计与 UI40
A
ab-test-analyzer
ab-test-analyzer
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

分析 ab test analyzer 操作。用于 Data 的自动激活 skill

数据与数据库39
A
accessibility-auditor
accessibility-auditor
richhemsley3 / claude-design-skills

对 UI 代码进行深入的 WCAG 2.1 AA 合规性审计。当用户需要无障碍审查、WCAG 审计、a11y 检查、屏幕阅读器兼容性审查或键盘导航评估时使用。当用户提及“无障碍”“a11y”“WCAG”“屏幕阅读器”“键盘导航”“颜色对比度”“ARIA”,或询问“是否满足无障碍要求”时也应触发。此技能超越设计审查工具的基础无障碍检查,可按 WCAG 条款进行全面分析。

测试与质量39
A
account
account
sonilo-ai / skills

检查 Sonilo 账户可用的服务、速率限制、免费试用额度以及使用和账单历史。在调用付费 Sonilo 工具前使用,以确认服务是否可用以及是否仍有免费试用次数;用户询问 Sonilo 使用情况、限制或账单时也可使用。

其他39
A
add-ir-instruction
add-ir-instruction
facebook / hermes

向 Hermes 编译器添加新 IR 指令的指南。当用户要求在 Hermes 中间表示中添加、创建或定义新的 IR 指令(Inst/Instruction)时使用。涵盖所有必需的文件以及各自的模式。

开发39
A
add-pattern
add-pattern
pchalasani / claude-code-tools

当你在以下场景中学到一个或多个设计模式时使用此 skill

Agent 工作流39
A
addresses
addresses
austintgriffith / ethskills

当合约或代币地址用于代码、配置或交易时使用——包括代币、路由器、池、借贷市场、跨链桥;也适用于选择兑换路由以及跨链复用地址。包含主要代币、Uniswap、Aave、Compound、Chainlink、Safe、ERC-4337、ENS 和 Robinhood Chain 的已核验地址。

开发39
A
adk-agent-builder
adk-agent-builder
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

在 Google 的 Agent Development Kit(ADK)上搭建生产就绪的 AI Agent:ReAct 风格的单 Agent、多 Agent 编排(Sequential/Parallel/Loop)、工具接线、评估,以及可选的 Vertex AI Agent Engine 部署。在 Google Cloud 上构建、搭建或部署 ADK Agent,或接线 ADK 工具与编排模式时使用。触发语 "build an ADK agent"、"scaffold an agent on ADK" 或 "deploy to Agent Engine"。

Agent 工作流39
A
adk-engineer
adk-engineer
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

执行专注于创建生产就绪软件的软件工程师

Agent 工作流39
A
ads-competitor
ads-competitor
megastep / codex-skills

跨 Google、Meta、LinkedIn、TikTok 和 Microsoft 的竞品广告情报分析。分析竞品广告文案、创意策略、关键词定位、预估花费,并识别竞争差距与机会。适用于用户提到 "competitor ads"、"ad spy"、"competitive analysis"、"competitor PPC" 或 "ad intelligence" 时。

营销与增长39
A
agent-browser

面向 AI Agent 的浏览器自动化命令行工具。适用于需要与网站交互的场景,包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任何浏览器任务。触发词包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“从页面抓取数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”,或任何需要以编程方式与 Web 交互的任务。也适用于探索性测试、内部试用、QA、缺陷排查和应用质量评审。还适用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify),检查 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话,在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。优先使用 agent-browser,而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

Agent 工作流39
A
agent-collaboration
agent-collaboration
pascalorg / skills

使用专用 Agent 进行多模型 Agent 编排,涵盖规划、编码、研究、数学/科学、视觉分析和对抗性审查。当任务复杂到足以受益于不同模型的优势、你希望用对抗性审查发现盲点,或需要跨 Agent 角色协调多步骤工作流时使用。触发条件:复杂项目、多步骤任务、架构决策,或明确要求时。

Agent 工作流39
A
agent-context-loader
agent-context-loader
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

'Execute proactive auto-loading: automatically detects and loads agents.md

Agent 工作流39
A
agent-coordination
agent-coordination
d-o-hub / rust-self-learning-memory

通过并行、串行、swarm、混合或迭代执行策略协调多个专用 Skill 和 Task Agent。适用于编排多 worker 工作流、管理依赖,或通过质量门禁优化复杂任务执行。

Agent 工作流39
A
agent-guardrails
agent-guardrails
paldom / python-skills

为 Python 仓库安装 Agent 防护机制,包括 Claude Code hooks、仅在 pre-commit 接受后才放行的 Stop 关卡,以及经过审核的公共技能;并排查未触发或阻塞的 hooks。适用于“添加 Claude Code hooks”“编写 AGENTS.md”“让此仓库适配 Agent”“Agent 一直绕过检查”“Agent 说已完成但 pre-commit 失败”等情况。不用于编写 pre-commit 配置。

Agent 工作流39
A
agent-patterns
agent-patterns
jeremylongshore / tons-of-skills-marketplace

'Execute this skill should be used when the user asks about "SPAWN REQUEST

Agent 工作流39
A
agent-sessions
agent-sessions
vladmdgolam / agent-skills

跨 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、opencode、Hermes Agent 和 Cline CLI 搜索、列出并恢复 AI Agent 会话。适用于用户想查找过去的对话、搜索会话历史、恢复之前的会话、列出最近的 Agent 活动或查看之前讨论内容的情况。也适用于用户提出“find that conversation where I...”“resume my last codex session”“read latest convo”“read last messages”“what did I work on yesterday”“search my claude history for X”,或提供 Agent 会话 ID(如 `ses_...`、UUID,或 `1782988565588_qqrxi` 这样的 Cline ID)时。

Agent 工作流39
A
agent-skill-creator
agent-skill-creator
ravnhq / ai-toolkit

创建可扩展 Claude 能力的有效、可移植技能的指南

Agent 工作流39
A
agent-teams-guide
agent-teams-guide
hexbee / hello-skills

关于编排和控制 Claude Code Agent 团队的指南。在使用或管理 Claude Code 中的多 Agent 团队协作时使用,包括:(1) 创建和启动 Agent 团队,(2) 控制队友(显示模式、任务分配、委派),(3) 并行工作的最佳实践,(4) 排查团队问题。涵盖团队负责人、队友、共享任务列表和 Agent 间消息传递等概念。

Agent 工作流39
A
agent-tool-testing
agent-tool-testing
naodeng / awesome-qa-skills

需要测试 AI Agent 工具调用契约、授权、故障和副作用边界时使用此 skill;触发条件包括 AI Agent 工具测试。

测试与质量39
A
AgentDB Learning Plugins
AgentDB Learning Plugins
ruvnet / ruview

使用 AgentDB 的 9 种强化学习算法创建并训练 AI 学习插件。包括 Decision Transformer、Q-Learning、SARSA、Actor-Critic 等。适用于构建自学习 Agent、实现 RL,或通过经验优化 Agent 行为。

Agent 工作流39
A
agentic-jujutsu
agentic-jujutsu
proffesor-for-testing / agentic-qe

面向 AI Agent 的抗量子、自学习版本控制,具备 ReasoningBank 智能和多 Agent 协调功能

Agent 工作流39
A
aggregate-design
aggregate-design
j5ik2o / okite-ai

基于 DDD 聚合(Aggregate)设计规则进行代码审查、设计支持与重构。基于 Evans Rules、Vernon's 4 Rules、Design by Contract,全面指导聚合的边界定义、不变量验证、不可变(Immutable)设计、ID 引用、最终一致性、领域事件协作。符合以下任一情况时必须使用此技能: - 聚合(Aggregate)的新建设计与实现、重构(任何语言) - 从 DDD 视角对现有聚合或实体类进行代码审查 - 决定聚合边界(「A 和 B 应属于同一聚合吗?」「这个聚合是否过大?」) - 设计聚合内的不变量与一致性边界 - 判断聚合之间的协作方式(领域事件、最终一致性、Saga 模式) - 将可变(Mutable)聚合代码重构为不可变(Immutable)设计 - 检测并修复 public 字段、直接引用、push/append 等封装违规 关键词示例:聚合、Aggregate、aggregate boundary、聚合根、AggregateRoot、实体设计、DDD 实现、Vernon Rules、Evans Rules、聚合拆分、真正的不变量

开发39
A
ai-product-strategy
ai-product-strategy
oldwinter / skills

创建 AI 产品战略包(论点、优先级用例、系统方案、评估与学习方案、Agent 安全方案、路线图)。适用于 AI 产品战略、LLM/Agent 战略、AI 路线图、AI 优先的产品方向。

生产力39
A
algo-social-sentiment
algo-social-sentiment
asgard-ai-platform / skills

实现用于社交媒体文本评分的 VADER 情感分析。当用户需要分析推文、评论或社交帖子中的情感,计算综合情感得分,或对文本极性进行分类时使用本技能 —— 即使用户说的是“is this positive or negative”“sentiment of these comments”或“social media mood analysis”。

数据与数据库39
A
alibabacloud-aes-sysom-pai-diagnosis
alibabacloud-aes-sysom-pai-diagnosis
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

对阿里云 PAI 产品(EAS / DLC)执行 SysOM 深度诊断,以定位实例级问题的根因。适用于用户反馈以下情况时:- EAS 实例异常、GPU OOM(显存不足)、GPU 显存越界错误 - 首 token 延迟偏高、模型服务实例间请求调度不均 - OOM(Out Of Memory)、内存不足、进程被杀 - 系统负载异常偏高、IO 延迟高、网络抖动、丢包 - 实例崩溃、意外重启、kernel oops - DLC 训练任务挂起、通信超时、单步吞吐下降 - 任何与 EAS 实例健康、DLC 任务健康或底层计算资源性能相关的问题

云与 DevOps39
A
alibabacloud-help-doc-search
alibabacloud-help-doc-search
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

在 help.aliyun.com(中国站)和 www.alibabacloud.com(国际站)以 zh、en、tc、ja、id、pt-br 和实验性 fr 搜索 Alibaba Cloud 帮助文档,并按相关性排序;同时依据 api.aliyun.com 元数据核验 OpenAPI 契约(参数、错误码、RAM 权限点)。当用户询问如何配置产品、查找错误码或错误消息、查询配额或限制、了解计费规则、寻求最佳实践或故障排查指南、确认 API 参数语义或阅读帮助文档时使用。触发词:“Alibaba Cloud documentation”“help center”“help.aliyun.com”“product how-to guide”“error code meaning”“what does this error mean”“how to fix this error”“quota and limits”“billing rules”“RAM permission point”“API reference”“troubleshooting guide”“best practice”“read help document”“international site documentation”。不要用它来更改云资源,也不要在适用诊断技能时用它诊断故障。

其他39
A
alibabacloud-rds-mysql-inspection
alibabacloud-rds-mysql-inspection
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

对阿里云 RDS MySQL 实例进行批量健康巡检。支持单实例、多实例或全实例全局扫描,时间窗口可配置(默认 7 天,最大 30 天)。每个实例输出一份 HTML 报告,并附一份汇总 HTML。维度:实例基础信息、资源利用率(CPU/内存/磁盘/IOPS/连接数)、CloudMonitor 告警历史、占用空间前 20 的表(DAS)、慢日志统计(DAS)、内核版本/到期检查。集群实例自动识别;提供逐节点指标和慢日志。触发词:RDS 巡检、RDS 健康检查、RDS MySQL 巡检、阿里云 RDS 巡检、批量/全局/多实例巡检、慢日志分析、空间分析、RDS 巡检、阿里云 RDS 巡检、数据库巡检、批量巡检、慢日志分析、表空间分析。

数据与数据库39
A
alibabacloud-waf-cname-config-export
alibabacloud-waf-cname-config-export
aliyun / alibabacloud-aiops-skills

将阿里云 WAF 3.0 基于 CNAME 的域名配置批量导出到 Excel。当用户需要「导出 WAF 域名配置」「WAF 接入清单」「WAF 域名审计」或「WAF 配置检查」时使用。

安全39
A
all-deploy
all-deploy
hainrixz / all-deploy

将网站、Web 应用、API 和 Agent 部署到互联网,并严格执行部署前审计及预览 → 健康检查 → 生产环境流程。支持纯 HTML/CSS/JS 页面和静态网站(Astro、Hugo、Jekyll、Eleventy、Vite),以及 Next、Remix、Nuxt、SvelteKit、FastAPI、Flask、Express、MCP 服务、Claude Agent SDK 脚本、Python 工作进程和 Docker 化项目。可部署到免费静态托管平台 Cloudflare Pages、Netlify、GitHub Pages、Render,也可部署到 Vercel、Railway、Docker+SSH VPS 或 cloudflared 隧道;还可在本地运行项目。用户说“/all-deploy”“/deploy”“/despliega”“deploy this”“ship this”“push to prod”“get this online”“publish my website”“sube mi página web”“publicar mi página”“hosting gratis”“free hosting”“custom domain”“dominio propio”“run it locally”“corre esto localmente”,或以其他方式要求将网站或项目发布到 URL 时使用。

云与 DevOps39
A
alpha-evolve
alpha-evolve
gaasher / agent-loop-skills

当用户希望通过基于群体的搜索来演化 ML 模型/程序,而非单一顺序精炼循环时使用——这是一种代际演化,由并行提议者各自对父代应用一个小型 SEARCH/REPLACE diff,通过级联评估的训练运行打分,子代被保留在和岛屿上的 MAP-Elites 存档中(带迁移与检查点),使多样的高性能个体得以存活。这是对 AlphaEvolve/OpenEvolve 的有限、受限并行性再创造,面向 ML 自动研究。运行至固定算力预算或直到被中断。不适用于顺序单线程自动研究循环(一次改动 → 测量 → 保留/回退),也不适用于验证已知缺陷或外部主张——这是对程序的并行、保持多样性的搜索。

数据与数据库39
A
alphagbm-chokepoint
alphagbm-chokepoint
alphagbm / skills

供应链瓶颈参考方法。用于研究这一专门方法,而非发起 API 请求。本版本未公开其旧版端点的外部 API 密钥访问方式。

数据与数据库39
A
amazon-scraper

高性能容器化网页爬虫(Docker + Crawlee + Playwright)。当用户提到以下任一内容时使用:爬虫, 爬取, 抓取, 采集, 数据采集, 爬数据, 抓数据, 获取数据, scrape, crawl, extract, fetch data, pull data, 亚马逊, Amazon, ASIN, BSR, Best Sellers, 畅销榜, 热销榜, 新品榜, 飙升榜, 排行榜, 选品, 竞品分析, 竞品调研, 市场调研, 品类分析, 类目分析, 产品调研, 月销量, bought in past month, 销量, 评论数, 价格对比, YouTube, 视频字幕, 转录, transcript, 网页内容, 网站数据, 页面抓取, 动态页面, TikTok, Twitter, X, 社交媒体数据, 帖子内容, 关键词搜索, 搜索结果, search results, 产品详情, 产品信息, listing数据, listing分析, top 100, top sellers, 热门产品, 爆款, 跑量款, 价格带, 评分分布, review分析, 评论分析

数据与数据库39
A
amend
amend
jayden-dang / skills

当已发布且已定义规范的 feature 需要在范围内做小幅改动时使用 — 一个

开发39
A
analyzing-offline-evaluations
analyzing-offline-evaluations
posthog / ai-plugin

检查并比较离线 AI 评估实验,诊断单个案例的回归问题,并跟踪应用、模型或提示词变更前后的评分器历史。用户询问离线运行是否有所改善、某个案例为何失败、不同运行之间分数如何变化,或如何发布外部计算的离线结果时使用。涵盖不可变的评分器版本、可比较的数据集分组、不完整覆盖以及选择性读取载荷。

测试与质量39
A
anime-manga-research
anime-manga-research
crawlora-org / crawlora-skills

通过 Crawlora API 搜索动漫和漫画作品,查询作品详情、角色、制作人员、推荐、排名和播出日程,并返回简洁的 JSON。用户需要动漫或漫画的详情、声优或制作人员、相似作品、季度排名或当前播出信息时使用。

生产力39
A
antfu
antfu
liangmiqwq / skills

Anthony Fu 为 JavaScript/TypeScript 项目提供的具有鲜明主张的工具和约定。设置新项目、配置 ESLint/Prettier 的替代方案、管理 monorepo、发布库,或用户提及 Anthony Fu 的偏好时使用。

开发39
A
api-baas-supabase
api-baas-supabase
agents-inc / skills

Supabase 后端即服务 — Auth、Database、Realtime、Storage、Edge Functions、RLS 策略、类型化客户端

开发39
A
api-database-redis
api-database-redis
agents-inc / skills

使用 ioredis 和 node-redis 的 Redis 内存数据存储模式 —— 缓存、会话、限流、发布/订阅、流、队列、事务、集群

数据与数据库39
A
api-design-principles
api-design-principles
boshi-xixixi / traeskill

掌握 REST 和 GraphQL API 设计原则,构建直观、可扩展且易于维护的 API,提升开发者体验。在设计新 API、审查 API 规范或制定 API 设计标准时使用。

开发39
A
api-design
api-design
xu-xiang / everything-claude-code-zh

生产级 API 的 REST API 设计模式,包括资源命名、状态码、分页、过滤、错误响应、版本控制和速率限制。

开发39
A
api-framework-express
api-framework-express
agents-inc / skills

Express.js 路由、中间件、错误处理、请求/响应模式

开发39
A
app-store-review-arbitrage
app-store-review-arbitrage
varnan-tech / opendirectory

抓取 App Store 和 Google Play 上的低星评论,将其聚类为未兑现承诺的模式,并生成带定位机会的排序文案简报。

营销与增长39
A
apple-books-mcp
apple-books-mcp
vladmdgolam / agent-skills

通过 MCP 从 Apple Books 提取高亮、批注和书籍数据。适用场景:用户要求导出书籍高亮、按颜色提取批注、跨书搜索高亮、创建高亮摘要,或根据阅读清单匹配其 Apple Books 书库中的书籍。涵盖高效批量颜色提取(5 次调用而非 150+ 次)、批注与书籍匹配,以及 markdown 导出模式。

生产力39
A
applicationinsights-web-ts
applicationinsights-web-ts
microsoft / skills

使用 Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)为浏览器 / Web 应用埋点。用于真实用户监控(RUM)——页面浏览、点击、AJAX/fetch 依赖、异常、自定义事件,以及与后端 OpenTelemetry 追踪关联的浏览器侧 GenAI Agent 追踪。涵盖 SDK Loader Script 与 npm 设置、框架扩展(React、React Native、Angular)、Click Analytics、遥测初始化器,以及从浏览器发出的 Agent/工具/模型 span 的 OTel GenAI 语义约定。

开发39
A
apqp
apqp
rbraga01 / quality-engineering-skills

高级产品质量策划(APQP)——规划并跟踪新产品发布的全部 5 个阶段,确定各阶段交付物,开展阶段评审,并确保在正式投产(SOP)前完成所有质量输出。用于推出新零件、管理 APQP 项目或审核 APQP 完整性。涵盖 AIAG APQP 第 2 版和 IATF 16949 §8.3。

测试与质量39
A
aptos
aptos
raintree-technology / claude-starter

Aptos 区块链和 Move 语言专家。涵盖 Move 编程(abilities、generics、resources)、Aptos 框架模块、智能合约开发、代币标准(Coin、Fungible Asset、Digital Asset)、对象模型、gas 优化和 dApp 集成。触发词:Aptos、Move language、Move smart contract、Aptos blockchain、abilities、generics、resources、fungible asset、digital asset。

开发39
A
arch-adr
arch-adr
yonatankarp / software-design-skills

当需要记录架构决策,让未来的维护者了解原因时使用,相关说法包括“ADR”“架构决策记录”“为什么选择 X”“轻量级架构文档”“决策日志”“这应该写成 ADR 吗”“团队口口相传的知识”“两年前选择了这个方案,现在没人记得原因”。将 ADR 定义为一种简短、结构化的文档,记录决策内容、原因、考虑过的替代方案及后果;应在决策时编写并保存在代码仓库中。

开发39
A
arch-circuit-breaker
arch-circuit-breaker
yonatankarp / software-design-skills

当需要保护服务免受性能下降或故障依赖项影响时使用,相关说法包括“熔断器”“舱壁”“重试策略”“指数退避”“快速失败”“回退”“级联故障”“打开/关闭/半开状态”“resilience4j”“Polly”“Hystrix”。介绍熔断器模式及相关故障隔离工具箱(舱壁、带退避的重试、超时、回退)。

开发39
A
arch-cqrs
arch-cqrs
yonatankarp / software-design-skills

用于分离读写模型,适用于“CQRS”“命令查询职责分离”“读模型与写模型”“非规范化读端”“物化视图”“读写分别扩展”“命令总线”“查询总线”“这里是否该用 CQRS”等表述。将 CQRS 定义为读写使用不同模型,并提供避免过度应用的选择标准。

开发39
A
arch-event-driven
arch-event-driven
yonatankarp / software-design-skills

当围绕异步事件设计系统时使用,相关说法包括“事件驱动架构”“EDA”“事件代理”“Kafka”“大规模发布-订阅”“事件优先设计”“编舞与编排的区别”“事件代理与消息队列的区别”“代理拓扑与中介器拓扑”。将事件驱动定义为一种宏观架构风格:组件发出并响应事件,而非直接调用。

开发39
A
arch-event-sourcing
arch-event-sourcing
yonatankarp / software-design-skills

当需要将状态持久化为事件序列时使用,相关说法包括“事件溯源”“事件存储”“只追加的事实日志”“重放事件以重建状态”“以审计日志为真实来源”“时态查询”“快照”“是否应对这个聚合使用事件溯源”。将事件溯源定义为一种存储已发生事件历史作为规范状态的方式,当前状态通过重放事件推导得出。

开发39
A
arch-fitness-functions
arch-fitness-functions
yonatankarp / software-design-skills

用于通过自动化落实架构特性,适用于“架构适应度函数”“演进式架构”“架构测试”“ArchUnit”“CI 中的依赖规则”“自动化架构检查”“护栏”“漂移检测”等表述。将适应度函数定义为在每次变更时验证架构特性的自动化检查,以便在架构漂移累积前将其发现。

测试与质量39
A
arch-identify
arch-identify
yonatankarp / software-design-skills

用于为系统选择软件架构风格或模式,适用于“我们该用什么架构”“单体还是微服务”“是否采用事件驱动”“这适合 CQRS 吗”“这里需要 Saga 吗”“是否采用六边形架构”“这个问题适合哪种架构风格”等表述。诊断模式会根据所述问题引导至相关架构技能,或排除不适用的模式。

开发39
A
arch-layered
arch-layered
yonatankarp / software-design-skills

用于讨论分层架构(n 层),适用于“分层架构”“n 层”“表示层/业务层/持久化层”“是否采用分层架构”“泄漏层”“漏斗反模式”“开放层与封闭层”等表述。介绍分层风格严格的自上而下依赖规则、开放层/封闭层概念及最常见的失效模式。

开发39
A
arch-microservices
arch-microservices
yonatankarp / software-design-skills

用于设计或评审微服务架构,适用于“微服务”“是否该拆分这个服务”“服务边界”“每个服务一个限界上下文”“API 网关”“面向前端的后端”“BFF”“服务网格”“微服务与单体架构”“每个服务独立数据库”“数据所有权”等表述。将微服务定义为与业务能力相匹配、可独立部署的服务,并强调在单体架构证明不足之前应克制采用这种风格。

开发39
A
arch-strangler-fig
arch-strangler-fig
yonatankarp / software-design-skills

用于逐步迁移遗留系统,适用于“绞杀者榕模式”“绞杀模式”“渐进式迁移”“从单体迁移到微服务”“避免大爆炸式重写”“就地替换遗留系统”“在遗留系统前设置门面”“防腐层”等表述。将 Fowler 的绞杀者榕模式定义为一种迁移方法:在稳定门面之后逐步替换遗留功能,绝不进行大爆炸式重写。

开发39
第 92041–92100 条,共 97,222 条

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。