sleek-design-mobile-apps
von sleekdotdesign
Verwenden, wenn der Benutzer eine mobile App entwerfen, Bildschirme erstellen, eine Benutzeroberfläche aufbauen oder mit seinen Sleek-Projekten interagieren möchte. Deckt sowohl allgemeine Anfragen („Entwerfe eine App, die X macht“) als auch spezifische („Liste meine Projekte auf“, „Erstelle ein neues Projekt“, „Mach einen Screenshot von diesem Bildschirm“) ab.
npx skills add https://github.com/sleekdotdesign/agent-skills --skill sleek-design-mobile-appsVerwandte Skills
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Fügt Benutzerauthentifizierung für Web- und Mobile-Apps mit Amazon Cognito (User Pools und Identity Pools) und den AWS-Amplify-Client-Auth-Bibliotheken hinzu. Behandelt…
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Überprüft C++-Code auf Einhaltung des Google C++ Style Guides. Verwenden Sie dies beim Überprüfen von C++-Code, Pull-Requests oder wenn Sie gebeten werden, die Einhaltung des Codestils zu prüfen.
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Systematischer Rahmen zur Diagnose und Behebung von Power BI-Leistungsengpässen in Modellen, Berichten und der Infrastruktur. Umfasst vier Diagnosebereiche: Modelldesign und DAX-Effizienz, Berichtslayout und visuelle Komplexität, Infrastrukturkapazität sowie Datenquellenkonnektivität. Enthält eine schrittweise Fehlerbehebungsmethodik mit Problemklassifizierung, Erfassung von Basis-Metriken und gezielten Diagnose-Workflows. Bietet konkrete Optimierungsmuster für DAX-Formeln, Speichermodus...
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ClickHouse-Migrationsmuster und -Regeln. Verwenden Sie diese beim Erstellen oder Ändern von ClickHouse-Migrationen.
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Stellen Sie sicher, dass alle geänderten Code-Auszüge ordnungsgemäß ausgeführt und mit den Markdown-Dateien synchronisiert werden.
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Defensives Golang-Coding zur Vermeidung von Panics, stiller Datenkorruption und subtilen Laufzeitfehlern. Verwenden bei nil-Panics, Append-Aliasing, gleichzeitigem Map-Zugriff, Fallstricken bei Float-Vergleichen oder Fragen zum Zero-Value-Design. Auch verwenden bei der Code-Überprüfung auf nil-Sicherheit, Überlauf bei numerischen Konvertierungen, Ressourcenlebenszyklus-Problemen (defer in Schleifen) oder defensivem Kopieren von Slices und Maps.
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Metas 86M Prompt-Injection- und Jailbreak-Detektor. Filtert bösartige Prompts und Daten von Drittanbietern für LLM-Apps. 99%+ TPR, <1% FPR. Schnell (<2ms GPU).…
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Diese Fähigkeit automatisiert den gesamten Release-Workflow für ein GitHub-Repository mit einem einzelnen Paket, von der Analyse über die Erstellung des Changelogs bis zur Erstellung eines Pull Requests. Sie basiert ausschließlich auf gh (GitHub CLI) und git – keine weiteren Tools erforderlich.