搜索「Fullstack Developer」的结果

io.github.first-fluke/fullstack-starter/oma-backend

后端专家，负责 API、数据库与认证，采用整洁架构（Repository/Service/Router 模式）。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移与认证相关工作。

io.github.databuddy-analytics/Databuddy/bun-fullstack

以 Drizzle 支撑的 SQL 构建或评审 Bun 全栈 TypeScript 代码。用于涉及 API/领域逻辑、schema 或查询设计、迁移、运行时/类型调试，以及契约、业务规则与持久层之间边界校验的后端或跨层变更。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-app-router

为基于 App Router 架构构建 Next.js 16+ 应用提供模式与代码示例。适用于：创建 App Router 项目、实现 Server Components 与 Client Components（"use client"）、为表单编写 Server Actions、构建 Route Handlers（route.ts）、通过 "use cache" 指令配置缓存（cacheLife、cacheTag）、设置并行路由（`@slot`）或拦截路由、迁移到 proxy.ts，或使用 App Router 文件约定（layout.tsx、page.tsx、loading.tsx、error.tsx）。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-data-fetching

提供 Next.js App Router 数据获取模式，包括 SWR 与 React Query 集成、并行数据获取、增量静态再生（ISR）、再验证策略与错误边界。在 Next.js 应用中实现数据获取、在服务端与客户端获取之间取舍、设置缓存策略或处理加载与错误状态时使用。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-authentication

为 Next.js 15+ App Router 使用 Auth.js 5（NextAuth.js）提供认证实现模式。在设置认证流程、实现受保护路由、管理 Server Components 与 Server Actions 中的会话、配置 OAuth provider、实现基于角色的访问控制，或在 Next.js 应用中处理登录/登出流程时使用。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/typescript-docs

使用 JSDoc、TypeDoc 及面向不同读者的多层文档模式生成完整的 TypeScript 文档。适用于编写 API 文档、架构决策记录（ADR）、代码示例，以及 NestJS、Express、React、Angular、Vue 的框架专用模式。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-deployment

提供将 Next.js 应用部署到生产环境的完整模式。适用于配置 Docker 容器、搭建 GitHub Actions CI/CD 流水线、管理环境变量、实现预览部署，或为 Next.js 应用配置监控与日志。涵盖 standalone 输出、多阶段 Docker 构建、健康检查、OpenTelemetry 埋点及生产最佳实践。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-code-review

为 Next.js 应用提供全面的代码审查能力，校验 Server Components、Client Components、Server Actions、缓存策略、metadata、API 路由、中间件与性能模式。在审查 Next.js App Router 代码变更、合并 PR 前、实现新功能后或进行架构校验时使用。触发词：“review Next.js code”“Next.js code review”“check my Next.js app”。

io.github.giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/nextjs-performance

专业的 Next.js 性能优化技能，涵盖 Core Web Vitals、图片/字体优化、缓存策略、流式渲染、包体积优化及 Server Components 最佳实践。适用于针对 Core Web Vitals（LCP、INP、CLS）优化 Next.js 应用、使用 next/image 与 next/font、通过 unstable_cache 和 revalidateTag 配置缓存、将 Client Components 转为 Server Components、实现 Suspense 流式渲染，或分析并减小包体积。支持 Next.js 16 + React 19 模式。

io.github.the-perfect-developer/the-perfect-opencode/css

将 Google CSS 风格指南约定应用于 CSS 代码

io.github.egorfedorov/Slot-Casino-Game-Developer-Skills-for-Stake-Engine/css-motion-designer

为赌场游戏 UI 设计 CSS 动画体系与动效配方。在制作回合切换、闲置循环、回合间动效、背景图案，或纯 CSS 动画规格说明时使用。

io.github.affaan-m/ECC/dev-team

模拟一场协作式开发团队会话，让多个角色人格（产品经理、架构师、开发、QA）在同一会话中共同回应同一个问题。在设计功能、评审提案或导入新计划时想要多角色视角、又不想手动切换代理时使用。

io.github.open-metadata/OpenMetadata/writing-playwright-tests

在编写新的 Playwright E2E 测试或新增测试用例时使用。提供源自 Playwright Developer Handbook 的测试理念、模式与最佳实践。

io.github.github/awesome-copilot/copilot-cli-quickstart

供希望从零学习 GitHub Copilot CLI 的用户使用。提供交互式分步教程，分为开发者与非开发者两条路线，并支持随时问答，说 "start tutorial" 或直接提问即可。注意：本 skill 仅面向 GitHub Copilot CLI，使用其专有工具（ask_user、sql、fetch_copilot_cli_documentation）。

io.github.TryGhost/Ghost/add-private-feature-flag

用于向 Ghost 添加新的私有(开发者实验)feature flag,包括后端注册与设置界面开关。

io.github.Jeffallan/claude-skills/devops-engineer

编写 Dockerfile、配置 CI/CD 流水线、撰写 Kubernetes manifest，并生成 Terraform/Pulumi 基础设施模板。处理部署自动化、GitOps 配置、事故响应 runbook 与内部开发平台工具。在搭建 CI/CD 流水线、应用容器化、管理基础设施即代码、部署到 Kubernetes 集群、配置云平台、自动化发布或响应生产事故时使用。涉及流水线、Docker、Kubernetes、GitOps、Terraform、GitHub Actions、值班响应或平台工程时调用。

io.github.upstash/context7/find-docs

为任意开发者技术检索最新文档、API 参考和代码示例。只要用户询问特定库、框架、SDK、CLI 工具或云服务——包括 React、Next.js、Prisma、Express、Tailwind、Django、Spring Boot 等知名库——就使用本技能,因为训练数据可能未反映最近的 API 变更或版本更新。以下情况务必使用:API 语法问题、配置项、版本迁移问题、提到库名的 "how do I" 问题、涉及库特定行为的调试、安装说明,以及 CLI 工具用法。即使认为已知答案也应使用——不要依赖训练数据中的 API 细节、签名或配置项,务必对照当前文档核实;库文档与 API 细节优先于网络搜索。

io.github.Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/project-graveyard

扫描开发者机器上已停滞的副业项目，从 git 历史逐个复盘死因（卡在支付环节、被新项目挤掉、做完了却没上线），归纳个人失败模式，挑出最值得复活的那具“尸体”并帮你把它上线。当用户提到被遗弃的、未完成的或很久以前的 side project，问“哪个该收尾”，想复活或重启某个项目，说“run the graveyard”，疑惑自己为什么总做不完事，或正要开一个和已有项目雷同的新项目时使用。完全本地运行。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

io.github.HoangNguyen0403/agent-skills-standard/nextjs-tooling

配置 Next.js 的构建工具、部署与开发者工作流。用于为 Next.js 项目搭建 Turbopack、standalone Docker 输出、bundle 分析、CI 缓存、环境变量校验或 ESLint 集成。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

io.github.comet-ml/opik/writing-e2e-tests

当开发者要为 Opik 的某个功能、页面或分支添加、编写或创建端到端测试时使用——例如「为实验对比页添加 e2e 测试」「为刚做的功能写测试」「这个分支的 e2e 测试」「给数据集条目流程加测试」。在 tests_end_to_end/e2e/ 中跑完整个循环——分析功能与前端代码、用 Playwright MCP 探索真实 UI、编写 Page Object Model + spec，并在本地运行直到通过。