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内容策略与使用防护栏
exa-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
本技能提供了一套全面的外部搜索API防护机制,用于增强系统的稳定性和安全性。它实现了内容审核(过滤不良内容)、领域白名单/黑名单限制、查询内容清洗、结果时效性检查,以及关键的按用户配额限制,确保API调用结果的可靠性和合规性。
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API速率限制与重试机制
exa-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
64
本指南详细介绍了如何在代码层面对外部API进行健壮的限速控制和错误恢复。内容涵盖了指数退避(Exponential Backoff)、随机抖动(Jitter)和请求队列等高级技术,帮助开发者确保在高并发、速率受限的环境下API调用依然稳定可靠。
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Exa SDK开发模式与最佳实践
exa-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本指南提供了Exa-js SDK的生产级开发模式,旨在帮助开发者构建健壮、可靠的应用。涵盖了客户端单例模式、类型安全封装、全面的错误处理机制、带有指数退避的重试逻辑,以及使用Zod进行响应数据验证。适用于需要将Exa API集成到大型、复杂系统,或需要统一团队编码标准的场景。
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Exa.js SDK升级与迁移指南
exa-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
405
本指南提供了一个结构化的流程,用于安全升级`exa-js` SDK。它详细介绍了如何检查当前和最新版本,处理潜在的重大变化,并验证API的兼容性(如搜索和内容抓取)。遵循这些步骤,可确保SDK的平稳可靠迁移。
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Expo应用生产部署
expo-deployment
sickn33/antigravity-awesome-skills
367
本技能指导用户完成Expo应用的完整生产部署流程。涵盖了构建配置、应用商店提交(iOS/Android)、OTA更新管理以及版本控制,帮助开发者确保应用能够稳定、可靠地发布到生产环境。
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Felt 自动化工具
felt-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
347
通过 Rube MCP 先检索最新 Felt 工具模式、确认连接状态,再调用 Composio 工作流执行,保障 Felt 操作自动化的可靠性。
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Finage 自动化操作指南
finage-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
270
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Finage 工具集,先搜索工具架构,再确认连接并按 Schema 执行操作,保持金融自动化流程的可靠一致。
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多环境爬虫爬取配置指南
firecrawl-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
本技能指导用户如何为Firecrawl配置可靠的多环境(开发、预发布、生产)爬取流程。核心目标是解决跨环境的配置和成本控制问题。内容涵盖了使用Docker进行本地自托管、环境隔离配置,以及构建安全的爬取封装层,确保数据抓取流程的稳定性和成本可控性。
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Firecrawl速率限制与重试优化
firecrawl-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
这是一个关于处理外部API限速(如429错误)的进阶指南。它展示了如何使用指数退避、随机抖动、以及p-queue队列管理等高级技术,实现健壮可靠的API调用流程,确保在进行大规模爬取任务时,程序稳定高效,不会因速率限制而中断。
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爬虫可靠性和容错设计
firecrawl-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
287
本技能集提供了在生产环境中构建稳定、高可靠性爬虫管道的模式。涵盖了电路断路器、内容验证、爬取回退机制和指数退避等高级设计,旨在解决爬取超时、内容缺失或API调用失败等常见问题,确保数据提取的连续性和完整性。
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Firecrawl SDK生产级模式
firecrawl-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
本技能包提供Firecrawl SDK在TypeScript和Python中的生产级最佳实践。它涵盖了核心架构模式,包括实现单例客户端、类型化服务封装、带有指数退避的自动重试机制、并发队列管理,以及使用Zod进行响应验证。适用于构建高可靠、可扩展的网络爬虫服务。
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Fireflies本地开发环境配置
fireflies-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本指南详细介绍了一套完整的Fireflies.ai GraphQL集成本地开发工作流。它指导用户如何设置项目结构,通过录制真实API响应创建模拟数据(fixtures),并构建Mock客户端进行单元测试。使用此流程可以确保开发人员在不依赖实时API的情况下,进行快速、可靠的本地化开发和测试。
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