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客户信息平台CI集成测试

customerio-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
392
本技能提供了一个完整的Customer.io CI/CD集成测试解决方案。它包括使用GitHub Actions的工作流，用于执行单元测试和集成测试，并设置了预提交钩子。旨在确保代码在部署前能够自动、可靠地进行多维度验证，保障开发和部署的质量门禁。
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Customer.io调试信息收集工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
这是一个全面的调试工具包，用于收集Customer.io支持所需的全部证据。它可以测试API连通性、验证用户资料状态、捕获环境配置信息，并生成结构化报告，帮助开发者快速定位和解决集成或交付失败的问题。
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Customer.io安全最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
本指南详细介绍了与 Customer.io 集成所需的关键安全最佳实践。内容涵盖了使用密钥管理系统存储凭证、通过哈希值对PII数据进行脱敏处理、使用HMAC-SHA256验证Webhook签名，以及API密钥的轮换流程，确保系统符合GDPR/CCPA等数据隐私法规。
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Customer.io Webhook事件处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
164
本工具用于实现Customer.io的实时Webhook和报告事件处理。它负责接收、验证和处理电子邮件营销的关键事件，如发送状态、打开、点击、退信和退订等。功能包括HMAC签名验证以确保数据安全，并提供异步事件处理和路由机制，确保数据能稳定地流向数据仓库或CRM系统。
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Customgpt 自动化流程

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
317
通过 Rube MCP 的 Composio 工具包自动发现 Customgpt 工具、验证连接并按照最新 schema 执行 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 工作流。
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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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数据质量检测助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
自动化数据质量检测助手在构建 ETL、流式或数据转换管道时，提供标准验证、实践建议与可上线的配置与代码示例。
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数据质量框架构建

data-quality-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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Databricks持续集成与部署

databricks-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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Databricks生产部署清单

databricks-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单用于指导将Databricks数据管道和工作流部署到生产环境的完整流程。它涵盖了从安全加固（权限、密钥管理）、基础设施验证（集群配置）、代码质量检查（测试、最佳实践），到实际部署和上线后的监控验证等关键步骤，确保数据流程的稳定性和可靠性。
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系统调试策略

debugging-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套系统化的调试方法论，旨在帮助用户将解决复杂软件问题（如难以复现的Bug、性能瓶颈或生产故障）的过程，从盲目猜测转变为科学的、可验证的步骤。它指导用户进行假设提出、实验设计和范围缩小，实现高效的根因分析。
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系统化调试与根因分析

debugging-wizard
Jeffallan/claude-skills
187
该指南提供了一套系统化的调试方法论，帮助用户分析复杂的代码错误。它指导用户如何从堆栈跟踪和日志中定位故障点，并通过假设验证和隔离测试，找到问题的根本原因，从而彻底解决代码中的Bug或崩溃问题，是专业故障排除和质量保证的必备技能。
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