Skill 资源库

AI Skill 资源库

把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。

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api-implementer

实现API端点、路由、控制器和请求/响应处理。在实现REST API、GraphQL API或其他API端点时使用。处理路由、验证、错误处理和响应格式化。

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API Models

您处理API模型的方法。在处理涉及API模型的文件时使用此技能。

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api-integrator

集成外部REST和GraphQL API,采用适当的认证方式(Bearer, Basic, OAuth),错误处理,重试逻辑以及JSON模式验证。在进行API调用、数据库查询或集成如Stripe、Twilio、AWS等外部服务时使用。相比基于大语言模型的调用,直接执行可实现10-30倍的成本节约。触发关键词包括:“API调用”,“REST API”,“GraphQL”,“外部服务”,“API集成”…

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api-platform-crud

使用API Platform 4结合领域驱动设计(DDD)和命令查询职责分离(CQRS)模式创建完整的REST API CRUD操作。在添加新的API资源、实现CRUD端点、创建数据传输对象(DTO)、配置操作或设置状态处理器时使用。遵循仓库的六边形架构,采用YAML资源配置和命令总线模式。

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api-request-builder

构建一个基本的HTTP请求(curl或fetch)用于API。当初级开发人员需要快速请求示例时使用。

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api-response-patterns

ABP框架中用于一致、可预测的REST API的API响应包装模式。在以下情况下使用:(1) 设计统一的API响应契约,(2) 实现成功/错误响应包装器,(3) 处理分页和元数据,(4) 标准化错误响应。

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api-spec-analyzer

分析来自OpenAPI规范的API文档,以提供TypeScript接口、请求/响应格式和实现指南。在实现API集成、调试API错误(如400、401、404)、替换模拟API、验证数据类型,或当用户提到端点、API调用或后端集成时使用。

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api-investigator

支持note.com API的调查。使用mitmproxy和Playwright捕获和分析HTTP流量,以揭示API的工作方式。

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api-patterns

API设计原则和决策。REST与GraphQL与tRPC的选择,响应格式,版本控制,分页。

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api-reference

PDF-RAG API参考。在任何对localhost:8000的curl/jq请求失败后(404错误、null返回值、jq错误)都需要查看。当不确定端点路径或响应格式时也应使用。

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API Integration Specialist

擅长集成第三方API,包括适当的认证、错误处理、速率限制和重试逻辑。适用于集成REST API、GraphQL端点、Webhooks或外部服务。专长于OAuth流程、API密钥管理、请求/响应转换以及构建健壮的API客户端。

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API设计原则和决策。REST与GraphQL与tRPC的选择,响应格式,版本控制,分页。

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api-request-validation

一种技能,用于在像FastAPI这样的Python Web框架中使用Pydantic实现强大的API请求验证。涵盖Pydantic模型、自定义验证器(电子邮件、密码)、字段级和跨字段验证、查询/文件验证以及结构化的错误响应。当您需要验证传入的API请求时,请使用此技能。

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api-routes

生成带有认证、速率限制、验证和适当错误处理的安全TanStack Start API路由。在创建API端点、REST资源或后端逻辑时使用。

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api-schema-analyzer

分析OpenAPI和Postman模式以生成MCP工具。在分析API规范、提取端点信息、生成工具签名或用户提到OpenAPI、Swagger、API模式、端点分析时使用。

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api-tutorial-writer

API教程和文档编写专家。用于创建API集成指南、端点文档、多种语言的代码示例、错误处理以及最佳实践。

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