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Agent Skill · 研究检索

cache_patterns(缓存模式)

cache_patterns 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

cache_patterns 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 60,207。

总安装 372周安装 16GitHub Stars 42下载 131核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:cache_patterns(缓存模式)
来源仓库:https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills
仓库路径:skills/cache_patterns
安装命令:
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill cache_patterns
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill cache_patterns

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

cache_patterns 提供 Spring Boot 缓存抽象层的使用指南,支持多种后端存储。适用于 ConcurrentMap、Caffeine、Redis 等缓存提供者的配置与管理。可诊断缓存失效与命中率问题,优化服务调用性能。使用前需确认 Spring Boot 版本不低于 3.5 并启用缓存注解。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/cache_patterns

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --ski…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

cache_patterns 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill cache_p…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

cache_patterns 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

cache_patterns 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

cache_patterns 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

cache_patterns 用的人多吗?

公开数据是累计安装 372 次,近一周安装 16 次,下载 131 次,GitHub 42 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

cache_patterns 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
cache_patterns

缓存模式 · 本页

37242需要联网MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Spring Boot Cache Abstraction

Overview

Spring Boot ships with a cache abstraction that wraps expensive service calls behind annotation-driven caches. This abstraction supports multiple cache providers (ConcurrentMap, Caffeine, Redis, Ehcache, JCache) without changing business code. The skill provides a concise workflow for enabling caching, managing cache lifecycles, and validating behavior in Spring Boot 3.5+ services.

When to Use

  • Add @Cacheable, @CachePut, or @CacheEvict to Spring Boot service methods.
  • Configure Caffeine, Redis, or JCache cache managers for Spring Boot.
  • Diagnose cache invalidation, eviction scheduling, or cache key issues.
  • Expose cache management endpoints or scheduled eviction routines.

Use trigger phrases such as "implement service caching", "configure CaffeineCacheManager", "evict caches on update", or "test Spring cache behavior" to load this skill.

Prerequisites

  • Java 17+ project based on Spring Boot 3.5.x (records encouraged for DTOs).
  • Dependency spring-boot-starter-cache; add provider-specific starters as needed (spring-boot-starter-data-redis, caffeine, ehcache, etc.).
  • Constructor-injected services that expose deterministic method signatures.
  • Observability stack (Actuator, Micrometer) when operating caches in production.

Quick Start

  1. Add dependencies <!-- Maven --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <!-- Optional: Caffeine --> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency> implementation "org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache" implementation "com.github.ben-manes.caffeine:caffeine"
  2. Enable caching @Configuration @EnableCaching class CacheConfig {@Bean CacheManager cacheManager() {return new CaffeineCacheManager("users", "orders");}}
  3. Annotate service methods @Service @CacheConfig(cacheNames = "users") class UserService {@Cacheable(key = "#id", unless = "#result == null") User findUser(Long id) {...} @CachePut(key = "#user.id") User refreshUser(User user) {...} @CacheEvict(key = "#id", beforeInvocation = false) void deleteUser(Long id) {...}}
  4. Verify behavior

- Run focused unit tests that call cached methods twice and assert repository invocations. - Inspect Actuator cache endpoint (if enabled) for hit/miss counters.

🔄 Workflow

Kaynak: Spring Boot Caching Guide & Caffeine Cache Best Practices

Aşama 1: Strategy & Provider Selection

  • Identifying Hot Paths: En çok beklenen ve nadir değişen veri okuma (I/O) noktalarını belirle.
  • Provider Selection: Bellek içi (Caffeine) veya dağıtık (Redis) cache seçimine karar ver.
  • Key Design: SpEL kullanarak benzersiz ve tahmin edilebilir cache key strategy'si oluştur.

Aşama 2: Annotation Implementation

  • @Cacheable: Veriyi cache'e yaz we sonraki çağrılarda oradan oku.
  • @CachePut: Veri güncellendiğinde cache'i de yenile.
  • @CacheEvict: Silme işlemlerinde veya belirli periyotlarda cache'i temizle (allEntries=true opsiyonunu değerlendir).

Aşama 3: LifeCycle & Monitoring

  • TTL/Eviction: Veri tazeliği (TTL) ve temizleme (Eviction) politikalarını (LRU/LFU) konfigüre et.
  • Actuator Audit: cache endpoint'i üzerinden hit/miss oranlarını izle.
  • Integration Testing: @SpringBootTest ile cache izolasyonunu ve tutarlılığını test et.

Kontrol Noktaları

AşamaDoğrulama
1Transactional işlemler sırasında cache tutarlılığı (Data drift) bozuluyor mu?
2"Cache-aside" veya "ReadOnly" stratejisi doğru uygulandı mı?
3Çoklu instance yapısında "Cache Stampede" riski önlendi mi?

*Cache Patterns v2.0 - With Workflow*

Advanced Options

  • Integrate JCache annotations when interoperating with providers that favor JSR-107 (@CacheResult, @CacheRemove). Avoid mixing with Spring annotations on the same method.
  • Cache reactive return types (Mono, Flux) or CompletableFuture values. Spring stores resolved values and resubscribes on hits; consider TTL alignment with publisher semantics.
  • Apply HTTP caching headers using CacheControl when exposing cached responses via REST.

Examples

References

Best Practices

  • Prefer constructor injection and immutable DTOs for cache entries.
  • Separate cache names per aggregate (users, orders) to simplify eviction.
  • Log cache hits/misses only at debug to avoid noise; push metrics via Micrometer.
  • Tune TTLs based on data staleness tolerance; document rationale in code.
  • Guard caches that store PII or credentials with encryption or avoid caching.
  • Align cache eviction with transactional boundaries to prevent dirty reads.

Constraints and Warnings

  • Avoid caching mutable entities that depend on open persistence contexts.
  • Do not mix Spring cache annotations with JCache annotations on the same method.
  • Ensure multi-level caches (e.g. Caffeine + Redis) maintain consistency; prefer publish/subscribe invalidation channels.
  • Validate serialization compatibility when caching across service instances.
  • Monitor memory footprint to prevent OOM when using in-memory stores.

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平台分布

Claude Code

31.83%
按下载量换算42

Antigravity

25.22%
按下载量换算33

trae

16.67%
按下载量换算22

OpenCode

13.34%
按下载量换算17

Gemini CLI

8.1%
按下载量换算11

Codex

3.28%
按下载量换算4

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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