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Node.js后端模式指南

nodejs-backend-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
216
本技能提供构建可扩展、可维护、生产级 Node.js 后端应用的全面指南。它涵盖了现代架构模式和最佳实践，适用于开发 REST/GraphQL API、微服务、身份验证、实时应用（WebSockets）以及复杂的数据库集成。
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npm 脚本优化器

npm-scripts-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
在 DevOps 基础场景中自动响应 npm 脚本优化请求，提供规范建议、可部署配置与验证，助力版本控制、容器与 CI/CD 流程。
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OAuth2 流程助手

oauth2-flow-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
354
在安全基础能力下为 OAuth2 流程助手任务提供自动指导、模板代码和配置，并校验认证、输入验证与安全编码等输出。
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Obsidian插件CI/CD自动化部署

obsidian-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
111
本指南为Obsidian插件提供完整的CI/CD自动化流程。通过GitHub Actions实现构建验证、清单文件校验、版本号自动递增和专业发布流程，确保插件从开发到正式发布的每一个环节都稳定、可靠且可追溯。
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Obsidian插件发布前检查清单

obsidian-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
这是一个用于Obsidian社区插件的专业预发布验证清单。它系统性地指导开发者检查插件的各个关键技术环节，包括清单文件验证、生产构建质量检查、内存泄漏排查，以及兼容性确认，确保插件达到高质量的发布标准。
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Obsidian插件安全开发指南

obsidian-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南详细介绍了开发Obsidian插件所需的关键安全实践。内容涵盖了如何安全存储API凭证、防止XSS攻击、进行输入数据验证、以及处理URI协议的安全规范，帮助开发者构建更具隐私性和鲁棒性的插件。
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OpenAPI规范生成与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供全面的模式，用于创建、维护和验证RESTful API的OpenAPI 3.1规范。它可以用于设计优先的API契约定义、从代码生成规范、创建详细的API文档、验证实现是否符合规范，以及生成客户端SDK，确保整个API生命周期的一致性。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试

openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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OpenEvidence API 调试工具包

openevidence-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包用于收集OpenEvidence临床决策支持API的全面诊断证据。它能验证API凭证、检查查询健康状态、检索证据引用和模型元数据。当遇到查询失败、引用缺失、高延迟或API连接问题时，可以使用此工具快速定位问题根源，无需进入OpenEvidence控制台。
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OpenEvidence临床证据部署集成

openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence多环境配置指南

openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence生产环境合规清单

openevidence-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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