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nuxt-config
Nuxt和应用程序配置文件。在配置nuxt.config.ts、app.config.ts、环境变量、运行时配置，或理解配置如何在应用程序中流动时使用。
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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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nuxt-models
具有自动填充、关系和类型转换的领域模型类。在为API实体创建模型、定义模型之间的关系、将属性转换为枚举/日期或创建值对象时使用。
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nuxt-enums
使用可转换接口的TypeScript枚举模式，用于模型集成。在创建具有行为方法（如颜色、标签）的枚举、定义固定值集或将枚举与模型转换系统集成时使用。
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nuxt-tables
使用列构建器模式和XTable的表格组件。在创建数据表、定义带有自定义单元格的列、实现行操作或构建可重用的表格配置时使用。
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move-content
在知识库中通过目录治理来移动或重命名文件。当用户想要移动、重新定位或重命名内容时使用。读取源目录和目标目录的RULE.md文件。
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track-milestone
跟踪和管理项目里程碑、交付成果和截止日期。当用户提到“里程碑”、“截止日期”、“交付成果”、“发布”、“目标日期”，或者想要追踪主要项目成就以及里程碑之间的依赖关系时使用。
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designing-data-storage
数据湖的文件格式和湖仓表格式：Parquet、Arrow、Lance、Zarr、Avro、ORC、Delta Lake、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。涵盖了压缩、分区、ACID 事务、模式演变以及格式选择。
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working-in-notebooks
用于Jupyter、JupyterLab、marimo和Google Colab工作流。在创建、转换或改进用于数据探索、分析、文档记录或教学的可重复使用的笔记本时，请选择此技能。
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nuxt-components
使用Composition API和script setup的Vue组件模式。在创建组件、理解script setup顺序约定、组织组件目录或实现如滑动面板、模态框和表格等组件模式时使用。
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nuxt-layers
与提供共享功能的Nuxt层（基础层、nuxt-ui、x-ui）一起工作。当理解层架构、从层中导入、扩展层功能或创建新层时使用。
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nuxt-pages
基于文件的路由，带有列表、详情和导航的页面模式。在创建页面、定义页面元数据（权限、布局）、实现列表/详情模式或设置面包屑导航和页眉时使用。
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nuxt-repositories
用于API访问的仓库模式，支持自动模型水合。在为API资源创建仓库、配置模型水合、添加自定义API方法或在应用程序配置中注册仓库时使用。
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update-content
更新知识库中的现有文件，并进行目录治理。当用户想要修改、编辑或更新现有内容时使用。读取RULE.md以保持格式一致性，并遵循更新规则。
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communication-tracker
跟踪并将外部通信（电子邮件、聊天消息、截图）整合到项目上下文中，并进行时间线管理。当用户提到“电子邮件”、“消息”、“通信”、“截图”、“跟踪”、“导入”、“同步”，或希望将外部信息源导入项目时间线时使用。
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assuring-data-pipelines
数据质量验证和数据管道的可观测性。结合Great Expectations和Pandera进行数据验证，并使用OpenTelemetry和Prometheus进行监控和告警。
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orchestrating-data-pipelines
使用Prefect、Dagster和dbt进行流水线编排和工作流管理。涵盖调度、依赖管理、重试以及集成模式。
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nuxt-errors
使用错误类、处理器和拦截器进行错误处理。在处理API错误、显示验证错误、配置错误处理器或实现错误拦截器时使用。
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nuxt-features
特性模块模式将领域逻辑组织成查询、变更和动作。在实现带过滤器的数据获取、带有加载状态的API变更、具有UI反馈的业务逻辑或组织特定领域的代码时使用。
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nuxt-realtime
使用Laravel Echo和WebSockets实现的实时功能。在订阅频道、监听事件、实现即时更新或管理频道订阅时使用。
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nuxt-forms
使用XForm组件和useFormBuilder处理表单。在创建表单、处理验证错误、管理表单状态或构建基于表单的滑出层和模态框时使用。
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project-search
搜索所有项目工件，包括会议、冲刺、里程碑、文档和决策。当用户提到“查找”、“搜索”、“在哪里”、“定位”、“显示给我”，或询问有关项目内容的问题时使用。使用README索引、模式匹配和全文搜索的多策略搜索。
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building-data-pipelines
使用Polars、DuckDB和PyArrow构建生产批次数据管道。涵盖ETL模式、奖章架构、分区以及CRUD操作。在设计或实现Python中的数据摄取、转换和加载工作流时使用。
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using-flowerpower
使用FlowerPower框架与Hamilton DAGs和uv创建和管理数据管道。轻量级的批处理ETL、数据转换和机器学习管道编排。与Delta Lake、DuckDB、Polars及云存储集成。
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evaluating-ml-models
模型评估与验证：交叉验证策略、指标选择、超参数调整、实验跟踪和模型比较。在评估模型性能、诊断问题、选择模型或优化超参数时使用。
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