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Instantly API CI/CD 集成配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
本指南详细介绍了如何使用GitHub Actions为Instantly.ai集成设置完整的CI/CD流水线。内容涵盖了基于模拟服务器和真实环境的单元测试和集成测试，包括API权限验证脚本，并指导了Webhook接收器到云服务（如Cloud Run）的部署流程。适用于确保Instantly API代码的持续验证和稳定部署。
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Instantly Webhook 生产环境部署指南

instantly-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细指导如何将 Instantly.ai 的 API v2 Webhook 接收器和自动化服务部署到主流云平台（如 Vercel、Google Cloud Run 和 Fly.io）。适用于需要建立生产环境、高可用、公共 HTTPS 端点的场景，确保Webhook能够实时接收和处理事件。
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企业级Java架构设计

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Jeffallan/claude-skills
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专注于设计和构建现代、云原生的企业级Java应用。涵盖微服务架构、Spring Boot 3.x、响应式编程（WebFlux）、数据持久层优化（JPA/R2DBC）以及安全配置（OAuth2/JWT）。适用于需要实现领域驱动设计（DDD）、确保高测试覆盖率和处理复杂事务边界的场景。
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现代Java企业级开发专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
268
本技能旨在指导用户掌握使用现代Java 21+构建企业级、云原生应用的能力。内容覆盖从虚拟线程、模式匹配等最新语言特性，到Spring Boot 3.x、微服务架构、DDD设计，以及GraalVM优化和Kubernetes部署的全流程开发知识，是构建高性能、高可靠性系统的终极指南。
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Lambda 函数生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
在 AWS 技能领域自动响应 Lambda Function Generator 相关请求，提供逐步指导、生成代码与配置、遵循云端最佳实践并校验无服务器产出。
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LangChain多环境配置与部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目，确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理，保证了应用的安全性和部署可靠性。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的教程，指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践，确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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AI代理本地Webhook测试开发

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的本地开发流程，用于测试与云端AI代理的集成。它指导开发者如何搭建和调试Webhook接收器、回调处理程序以及相关的应用程序代码。使用ngrok等隧道服务，本地化模拟完整的代理与应用之间的数据调用流程，实现高效的开发迭代。
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Linkerd服务网格最佳实践指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍在Kubernetes上部署Linkerd服务网格的生产级最佳实践。涵盖了如何实现自动化的mTLS安全认证、为灰度发布和A/B测试配置精细的流量分割，以及如何使用服务配置文件管理重试和超时，确保云原生应用的稳定性和安全性。
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微服务架构设计顾问

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Jeffallan/claude-skills
338
提供微服务架构设计指导，从领域分析划分服务边界，选定通信与数据策略，推进弹性、可观察性与部署实践，适用于云原生分布式系统与单体迁移场景。
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Mistral AI 生产环境部署指南

mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤，帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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