fastapi-clean-architecture
使用 Clean Architecture 原则构建模块化 FastAPI 应用程序,包含领域驱动设计、依赖注入、Repository 模式及测试策略,适用于可扩展的 Python 后端服务。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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使用 Clean Architecture 原则构建模块化 FastAPI 应用程序,包含领域驱动设计、依赖注入、Repository 模式及测试策略,适用于可扩展的 Python 后端服务。
PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
创建、注册与管理自定义代理工具及 MCP 服务器,通过外部 API 与自定义逻辑扩展 AI 代理的功能。
设计与记录 REST 或 GraphQL API,包含端点定义、分页、筛选、版本控制及 OpenAPI/Swagger 规范建立。
用于构建、管理和热重载 AnimaWorks Python 外部工具的元技能,包含调度程序、凭证管理与权限设置。
为您的项目生成 AGENTS.md 与 AI 配置文件 (Cursor, Claude, Gemini, Copilot),优化您的 vibe-coding 工作流并保持跨会话的上下文关联。
提供模型上下文协议 (MCP) 服务器开发指南,涵盖工具设计、资源处理及 AI/ML 整合模式。
使用 Axum、SQLx 和 thiserror 实现健壮的 Rust 后端服务,并运用生产级架构模式。
通过 Pollinations 文本 API 调用支持网页搜索的 Gemini 和 Perplexity 等模型,获取即时且具备事实依据的研究结果。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。
一个 macOS 界面自动化命令行工具,协助代理程序进行屏幕截图、UI 元素定位、应用程序管理,并支持基于 JSON 的脚本化工作流程。
Claude Messages API 专家指南:涵盖结构化输出、提示词缓存、工具使用,以及从 Claude 3.x 迁移至 4.5 的关键信息,协助开发者解决常见 API 错误与性能问题。