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代码兔AI集成部署指南

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395
本技能提供了一个全面的指南，用于将 CodeRabbit AI代码审查流程部署到整个组织。它涵盖了从组织级配置到团队级规则的定制，并提供了自动化的部署脚本和分支保护策略，确保在多仓库环境中实现统一、高标准的代码质量和安全审查。
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CodeRabbit安装与配置指南

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145
本指南详细介绍了CodeRabbit AI的安装与配置流程。它是一个强大的AI代码审查平台，用于集成到您的GitHub或GitLab仓库。使用此指南可以完成App安装、配置`.coderabbit.yaml`文件以及设置CLI工具，确保您的所有Pull Request都能得到自动、高质量的代码审查。
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本地AI代码预审工作流

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使用CodeRabbit CLI将AI代码审查集成到本地开发流程中。该工作流允许开发者在提交或推送代码到远程仓库之前，对暂存或未暂存的更改运行全面的AI驱动审查。这建立了一个关键的“两层”审查机制，在本地命令行层提供即时且快速的反馈，从而显著提高代码质量和开发效率。
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生产级代码审查参考架构

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这是一个用于CodeRabbit AI代码审查的生产级参考架构模板。它旨在指导团队建立严格的代码质量标准，为不同代码层（API、数据库、认证、前端、CI/CD、基础设施）定义了最佳实践的审查指令。可作为项目起步模板，帮助快速构建一套全面、自动化、高安全性的代码审查流程。
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CodeRabbit 安全配置指南

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本指南提供了一套全面的CodeRabbit配置方案，用于进行深度安全代码审查。它指导用户如何设置规则来检测硬编码的密钥、常见的安全漏洞（如SQL注入、XSS），并强制执行安全编码标准。适用于需要提升代码库安全级别或满足合规性要求的场景。
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基础设施指标采集

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自动配置 Prometheus、Datadog 或 CloudWatch 等平台的计算、存储、网络、容器、负载均衡和数据库指标采集，并汇总可视化界面用于性能监控与容量分析。
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数据库模式对比

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使用 database-diff-tool 比较 PostgreSQL 或 MySQL 的数据库结构，生成事务安全的迁移脚本与回滚流程，帮助在开发、测试和生产环境之间保持模式一致并保障部署安全。
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组件识别与规模评估

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识别代码库中的架构组件，按语句计算规模指标，找出过大或过小的模块并输出清单与建议，辅助单体拆解规划。
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协作知识库助手

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通过 Atlassian MCP 操作 Confluence，负责搜索页面、创建更新内容、浏览空间和发表评论，强制使用 Markdown、自然语言搜索，并先完成 Cloud ID/URL 的检测配置后再执行操作。
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自动检索库/框架文档

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该技能通过Context7 API自动获取最新版本的编程库和框架（如React, Next.js, Prisma）的官方文档。适用于代码开发过程中需要查阅最新、最准确技术参考资料的场景，确保代码基于当前的最佳实践。
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Convex 后端开发指南

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CloudAI-X/claude-workflow-v2
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TypeScript Convex 后端开发指南，涵盖函数语法、参数校验、表结构与索引、查询、数据变更、操作、调度及文件存储，适用于涉及 Convex 数据库操作、实时订阅或计划任务的场景。
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核心组件设计系统规范

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了完整的核心UI组件库和设计系统规范。它指导开发者如何通过使用语义化的设计代币（Design Tokens）来管理颜色、间距和字号等样式，确保构建的界面具有高度的一致性、可扩展性和良好的可维护性，避免硬编码。
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