dotnet-backend-patterns
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掌握现代 .NET 后端开发核心实践，涵盖异步编程、依赖注入、分层架构设计、EF Core 与 Dapper 数据访问、多级缓存（内存 + Redis）、强类型配置、结果导向的错误处理，以及面向 xUnit 的单元与集成测试策略。
软件开发
阿钰同学
Skill
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dotnet-cli
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提供 .NET 项目全生命周期管理能力，涵盖依赖恢复、多配置编译、自动化测试执行、代码格式化、包增删查检、热重载运行及跨项目构建等核心开发任务，支撑高效稳定的 C# 应用开发流程。
效率工具
dotnet-conventions
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规范 C# 代码开发实践，涵盖命名约定、异步编程模式、结构化日志记录、可空引用类型启用、资源释放方式及依赖注入原则，确保 Exceptionless 项目代码风格统一、可维护性强且符合现代 .NET 最佳实践。
软件开发
drawnote
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根据用户提供的主题或内容，自动生成具备多种视觉风格的笔记或流程图，通过内置模板完成信息结构化与美化设计，并输出为图片文件，适用于知识整理、学习记录与概念可视化等场景。
商业与营销
drift-detection
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在开发过程中持续比对实现与规格文档的差异，识别范围蔓延、功能缺失、逻辑冲突或额外工作，通过代码分析、测试检查和关键词扫描等手段自动发现偏差，并将决策结果结构化记录到规格 README 中，支持团队基于事实做出调整或确认。
开发运维
drizzle-orm-d1
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提供类型安全的数据库模式定义与迁移管理，支持批量插入、事务批处理及外键关系维护，有效规避参数超限、级联删除数据丢失和生成列等常见问题，适用于 Cloudflare D1 的无服务器边缘数据库场景。
软件开发
drugbank-database
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提供对 DrugBank 药物数据库的深度访问，支持药物信息检索、药物相互作用分析、靶点与通路研究及化学结构相似性计算，适用于药物发现、药理学研究、多药联用安全评估和老药新用探索等场景。
研究
drugbank-database
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提供对DrugBank药物数据库的深度访问与分析能力，支持药物属性查询、药物相互作用网络构建、靶点与通路映射、化学结构相似性计算及ADMET预测，适用于药物发现、再利用研究、多药联用安全性评估和药理学机制解析等科研场景。
研究
dry-refactoring
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系统性地识别代码中重复逻辑、魔术数字和结构性冗余，通过提取函数、类或配置等方式进行抽象封装，统一替换所有重复实例，并借助测试验证行为一致性，最终实现知识单一权威表达，显著提升代码可维护性与可扩展性。
效率工具
dspy-ruby
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面向 Ruby 开发者提供 LLM 应用的程序化构建能力，支持通过类型安全的接口定义任务契约、组合可复用的 AI 模块、灵活切换 OpenAI Anthropic Gemini Ollama 等模型后端、构建带工具调用的智能体、进行多模态图文理解、编写可验证的测试用例，并实现自动优化与生产级可观测性。
数据与分析
dsql-skill
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提供对 Amazon Aurora DSQL 分布式数据库的全生命周期管理能力，支持安全执行只读查询与事务性 DDL/DML 操作、遵循约束的模式演进、异步索引创建、多租户数据隔离及 IAM 认证连接，适用于高扩展性云原生应用开发。
数据与分析数据库
duplicate-example
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支持基于 iPlug2 官方示例快速生成全新的音频插件工程，用户只需指定插件名称、厂商名及目标模板类型，系统即可自动复制并重命名项目文件，完成基础配置，适用于从效果器、合成器到各类 UI 方案的插件开发起始阶段。
软件开发
durable-objects
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面向 Cloudflare 边缘网络构建高一致性、有状态的分布式应用，支持实时协作场景（如聊天室、多人游戏）、事务性业务（如库存预订）、WebSocket 长连接管理及按实体调度的定时任务，兼顾 SQLite 持久化与内存协调能力。
效率工具开发运维
dust-hive
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提供对 Dust 多环境开发的全生命周期支持，包括隔离式工作区管理、端口自动分配、服务状态控制（stopped / cold / warm）、环境变量自动加载、跨服务测试运行及共享测试基础设施，适用于高频迭代的本地开发与验证场景。
效率工具开发运维
dust-llm
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实现对新大语言模型的全流程集成支持，涵盖模型配置、定价策略、能力声明与多端同步，确保在前端界面、API 路由及 SDK 中一致可用，并通过自动化测试验证调用正确性。
数据与分析
dust-mcp-server
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提供在 Dust 平台中构建内部 MCP 服务器集成的完整方法论，支持连接 Jira、HubSpot、Salesforce 等外部平台，涵盖从 OAuth 配置、API 封装、工具定义到错误处理与响应渲染的全流程工程实践。
效率工具软件开发
dust-react-hook-form-writer
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基于 Zod 校验模式构建和重构 React 表单，采用 uncontrolled 组件设计提升性能，通过 useController 集成受控组件，支持动态字段、嵌套结构与多步骤流程，确保类型安全与表单状态高效管理。
软件开发
dust-temporal
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实现基于 Temporal 的异步任务编排，支持后台作业、持久化工作流与任务队列管理，通过版本化配置和确定性工作流 ID 保证执行一致性，适用于需要可靠执行与重试机制的分布式任务场景。
效率工具数据与分析
dust-test
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提供针对 Dust 代码库的测试编写方法论，强调聚焦核心路径与高频边缘场景，优先使用真实数据库和工厂函数构造数据，仅对外部服务做必要模拟，通过简洁可维护的用例覆盖八成关键行为。
测试与安全
dwarf-expert
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专注 DWARF 调试信息的深度解析与标准理解，覆盖 v3 至 v5 版本，支持对编译后二进制文件中 DWARF 数据的验证、结构分析、质量评估及代码级交互，适用于调试格式研究、工具开发与底层调试支持场景。
效率工具
dynamic-instrumentation
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基于 LLVM 实现动态二进制插桩与运行时追踪，支持对程序执行流、内存访问、系统调用及函数调用的细粒度监控，适用于性能分析、代码覆盖、安全检测等场景，结合 IR 插桩与 eBPF 技术提供高效的运行时分析能力。
效率工具
dynamodb
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提供高可扩展的 NoSQL 数据存储与访问能力，支持基于主键和排序键的高效查询、全局二级索引优化检索、批量操作及事务处理，适用于需要低延迟响应和弹性伸缩的分布式应用数据管理。
数据与分析数据库
dynamodb-table-designer
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提供 DynamoDB 表结构设计的自动化支持，涵盖建模指导、主键与索引策略建议、访问模式分析及生产级配置生成，严格遵循 AWS 官方最佳实践，适用于云原生应用的数据存储架构设计场景。
数据与分析数据库
dynamodb-table-designer
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专注于 DynamoDB 表结构设计的自动化辅助能力，涵盖主键与索引策略规划、数据模型优化、访问模式适配及合规性验证，输出符合 AWS 最佳实践的可部署方案。
数据与分析数据库