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Apollo本地开发工作流配置

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本指南旨在为Apollo.io集成搭建一个完整、可靠的本地开发环境。它指导开发者配置沙箱API密钥、使用Mock Service Worker (MSW)模拟API调用，并集成请求日志和Vitest测试流程。帮助开发者在不消耗真实API资源的情况下，高效地开发和调试项目功能。

PR创建流程别名

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这是一个兼容性别名，用于处理用户提及旧的 'create-pr' 命令。它本身不执行任何独立功能，而是将用户的工作流重定向到标准化的 PR 撰写技能（'sentry-skills:pr-writer'），确保用户能持续使用最新、最规范的拉取请求创建和编辑流程。

研究驱动的 GitHub 工单

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自动化从网页搜索中抽取技术要点，并生成结构化的 GitHub 工单，便于团队快速落地研究结论、漏洞或功能请求，适合需要把调研结果转成可执行任务的情境。

Evernote API调试工具包

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这是一个用于调试和排查Evernote API集成的综合工具包。它能提供深度的请求、响应和耗时日志记录。核心功能包括：通过代理实现零配置调用追踪、ENML内容验证及自动修复、以及API令牌检查，帮助用户诊断连接和配额限制问题。

API速率限制处理与重试逻辑

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本技能提供了一套完整的Fireflies.ai API速率限制处理方案。核心功能包括指数退避、抖动机制和请求队列管理。使用它可以确保在调用API时，即使遇到速率限制（429错误或配额超限），也能通过自动重试和排队机制保证请求的可靠性和稳定性。

Linear API调试与追踪工具包

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这是一个用于Linear API集成的全面、生产级的调试和监控工具包。它包含了多个功能模块，包括：请求/响应详细日志记录的客户端包装器、性能追踪器（提供平均延迟、P95等统计数据）、健康检查工具和环境验证器。适用于需要进行API性能监控、深度调试或搭建生产级日志系统的开发者。

API限流、分页与重试机制

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一套完整的API调用控制模式，用于处理有速率限制的外部API。它集成了指数退避、健壮的重试机制（处理429/5xx错误）、并发请求队列和基于游标的分页功能，确保在不超出API限制的情况下，实现高吞吐量和可靠的数据获取。

OpenAPI驱动的API模拟服务器生成

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该工具能够根据OpenAPI规范自动生成功能强大的模拟API服务器。支持状态化的CRUD操作、Faker驱动的动态数据生成、配置的延迟模拟和请求记录，非常适合前端并行开发和隔离的集成测试，确保开发过程中的API数据真实性和可靠性。

OpenEvidence CI/CD 集成测试

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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。

代理任务指挥官

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用于复杂任务的多代理协作，自动将功能、评审、重构、测试或文档请求拆分为并行子任务，并通过 cc-mirror 与 TodoWrite 保持依赖与可见性。

批量API操作处理

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该技能提供了一个全面的模式，用于优化批量API交互。它支持同步和异步两种模式，高效处理大量操作数组。功能包括并发控制、完善的局部失败处理、后台进度跟踪和输入校验，旨在确保高吞吐量请求的可靠性。

请求代码审查流程

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说明何时调用 code-reviewer 子代理、如何准备 SHAs 与模板，并按其反馈快速修复问题，确保每个任务、主要功能或合并符合质量要求。

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