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API安全漏洞扫描审计
scanning-api-security
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
422
这是一个全面的API安全审计工具,用于检测关键的安全漏洞,包括注入攻击、越权访问(BOLA)、过度数据暴露和批量赋值等。它通过静态分析代码和中间件链,依据OWASP API安全十大漏洞标准,帮助开发者在部署前进行安全门禁和合规性检查。
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高级数据工程与架构设计
senior-data-engineer
alirezarezvani/claude-skills
378
本指南详细介绍了高级数据工程师所需的专业技能,涵盖构建、优化和治理可扩展的数据管道和强大的ETL/ELT系统。内容包括使用Spark、Kafka、Airflow和dbt等现代工具构建企业级数据架构,并提供了批处理与流式、湖仓一体等关键架构决策框架。
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生产环境错误捕获与上下文追踪
sentry-error-capture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
本技能旨在掌握使用Sentry SDK(TypeScript/Python)进行高级错误捕获和上下文增强。它教授如何可靠地捕获运行时异常、追踪非异常事件(消息),并通过添加用户上下文、标签、面包屑和自定义指纹等结构化数据,极大地增强错误报告的诊断能力,帮助快速定位生产环境问题。
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本地开发Sentry调试配置
sentry-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
本教程提供了一份全面的、环境感知的Sentry本地开发配置指南。它指导用户如何将开发环境事件正确路由到独立的DSN,启用详细的调试模式,并最大化数据捕获率。内容包括使用`startSpan`进行性能分析,以及安全地管理敏感凭证,确保开发监控和调试的专业性。
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Spark性能工程师指南
spark-engineer
Jeffallan/claude-skills
262
指导构建和优化生产级 Apache Spark 作业,从 DataFrame/RDD 设计、分区和广播连接到倾斜处理、缓存策略与集群配置,确保大数据流水线稳定高效。
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Supabase扩展与性能优化
supabase-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
236
本技能旨在指导用户掌握Supabase的进阶扩展策略,确保项目能够应对高并发生产负载。内容涵盖了六个关键维度:设置只读副本进行报告查询、利用连接池(Supavisor)管理数据库连接、升级计算资源、通过CDN缓存存储资产、实现边缘函数区域部署,以及进行大表分区,是高性能后端架构的必备知识。
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Supabase安全配置基础
supabase-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
本技能提供了一份关于Supabase项目安全配置的综合指南。内容涵盖了关键的安全措施,包括区分匿名(anon)和服务角色(service_role)密钥,强制执行行级安全(RLS),以及加固API表面。适用于新项目搭建、安全审计或实现强大的数据访问控制。
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Neon无服务器Postgres指南
using-neon
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
Neon提供了一个强大的无服务器Postgres平台,实现了计算和存储的解耦,支持自动伸缩、分支管理和即时恢复等高级功能。本指南详细介绍了Neon的配置、连接方法和使用场景,兼容标准Postgres,并与多种编程语言、ORM和开发工具无缝集成,用于构建高可靠性的数据系统。
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向量索引性能调优指南
vector-index-tuning
sickn33/antigravity-awesome-skills
354
本指南提供了生产级向量索引优化的最佳实践。它指导用户如何调整HNSW参数、实施量化策略,并优化内存使用,以平衡搜索延迟、召回率和大规模数据库的扩展性。
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注释数据矩阵
anndata
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
451
AnnData 提供面向单细胞和注释数据的 Python 容器,支持在一个对象里管理数据矩阵与多维元数据,读取/写入 h5ad/zarr/loom/10X 等格式,并与 scverse 工具配合执行大规模分析。
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Dask 大数据并行处理
dask
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
395
Dask 是 Python 库,通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务,把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模,可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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Apify平台代码容器化与部署
apify-actorization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导如何将现有的独立代码或命令行工具,通过容器化(Docker)的方式,转换成Apify平台兼容的无服务器Actors。Actors支持定义结构化的输入和输出,用于实现大规模、可重用的爬取、数据处理和自动化任务流程。
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