fastapi-clean-architecture
使用 Clean Architecture 原則建構模組化 FastAPI 應用程式,包含領域驅動設計、依賴注入、Repository 模式及測試策略,適用於可擴充的 Python 後端服務。
探索可重用的代理技能,查看實作細節,快速找到適合你工作流程的技能。
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使用 Clean Architecture 原則建構模組化 FastAPI 應用程式,包含領域驅動設計、依賴注入、Repository 模式及測試策略,適用於可擴充的 Python 後端服務。
PyTorch Lightning 深度學習框架技能:自動化模型訓練、多 GPU 編排、數據管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分散式訓練策略。
創建、註冊與管理自訂代理工具及 MCP 伺服器,透過外部 API 與自訂邏輯擴展 AI 代理的功能。
設計與記錄 REST 或 GraphQL API,包含端點定義、分頁、篩選、版本控制及 OpenAPI/Swagger 規格建立。
用於構建、管理和熱重載 AnimaWorks Python 外部工具的元技能,包含調度程序、憑證管理與權限設置。
為您的專案產生 AGENTS.md 與 AI 設定檔 (Cursor, Claude, Gemini, Copilot),優化您的 vibe-coding 工作流並維持跨工作階段的上下文關聯。
提供模型上下文協議 (MCP) 伺服器開發指南,涵蓋工具設計、資源處理及 AI/ML 整合模式。
使用 Axum、SQLx 和 thiserror 實作強健的 Rust 後端服務,並運用生產級架構模式。
透過 Pollinations 文字 API 結合 Gemini 與 Perplexity 等搜尋增強模型,取得即時且具備網路參照的精準研究答案。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 視覺模型進行 UI 測試、設計一致性驗證及瀏覽器除錯。
一個 macOS 介面自動化指令列工具,協助代理程式進行螢幕擷取、UI 元素定位、應用程式管理,並支援基於 JSON 的腳本化工作流程。
Claude Messages API 專家指南:涵蓋結構化輸出、提示詞快取、工具使用,以及從 Claude 3.x 遷移至 4.5 的關鍵資訊,協助開發者解決常見 API 錯誤與效能問題。