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review-react-best-practices

为 React 和 Next.js 应用程序执行自动化、基于规则的性能与可靠性审计，涵盖包大小、瀑布式请求、渲染与数据获取等维度。

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使用 Tavily API 进行即时网页搜索与内容提取的工具，适用于研究、信息收集与获取最新网络信息。

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执行严谨的多阶段 Fagan 检查，以系统化方式解决持续存在、难以处理的程序错误与复杂的代码交互问题。

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初始化并配置您的 Trigger.dev 项目。适用于安装 SDK、创建配置文件、初始化项目目录以及编写第一个后台任务。

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生产级 Go 开发支持：包含并发模式、惯用语法错误处理、接口设计、testify 测试框架，以及用于构建可扩展后端服务的最佳实践。

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用于构建 Vertesia 插件的框架，具备工具服务器与 UI 双架构，支持热模块替换 (HMR)、构建工具及资产管理。

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Serena MCP 语义代码分析指南。Serena MCP 连接时自动启用，优先使用专用工具进行符号搜索、引用追踪及代码记忆，以优化分析效率与准确性。

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项目专属的架构指南模板，提供生产级 AI 应用程序的标准化结构、代码模式、测试要求及部署工作流程。

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专门用于生成高质量技术文档、代码注释、API 规范和 README 模板的技能。自动化 C# 和 TypeScript 项目的标准文档工作流程。

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客户问题与调查研究工具，提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询，并包含来源标注与信赖度评分。

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将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划，并结合代码库研究与行业最佳实践。

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一个模块化的数据处理工具，用于清理、验证和分析 CSV 文件，支持自定义转换及自动化依赖管理。