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Snowflake数据工程与AI开发

snowflake-development
alirezarezvani/claude-skills
464
本指南全面讲解Snowflake的进阶开发实践。内容涵盖了高级SQL模式（如MERGE更新、半结构化数据处理），现代化数据管道构建（动态表、流与任务、Snowpipe），以及如何深度集成Cortex AI函数和Snowpark Python。是数据工程师构建健壮、可扩展且智能数据应用的关键知识体系。
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SQL数据库查询与模式助手

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alirezarezvani/claude-skills
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这是一个强大的数据库操作助手，覆盖了数据库开发日常的全流程。它能够将自然语言需求转化为高性能的SQL查询，处理多数据库（如PostgreSQL, MySQL）的Schema探索、生成数据迁移脚本，并在查询性能优化方面提供EXPLAIN分析和索引推荐，是连接应用代码与数据库引擎的关键工具。
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使用 Claude API 构建应用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导开发者使用 Claude API、Anthropic SDKs 或 Agent SDK 构建基于大型语言模型的应用程序。它提供了全面的指南，包括语言检测、最佳实践（如默认模型和流式传输），以及根据实际需求（API 调用、工作流或 Agent）选择正确的开发层级。
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多租户SaaS架构设计指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集提供了构建安全多租户SaaS应用的完整架构指南。它重点解决了在共享数据库环境下如何实现租户隔离和防止数据泄露的问题。内容涵盖PostgreSQL的行级安全（RLS）、使用TypeScript构建租户感知的中间件，以及在ORM层强制执行数据范围限制的最佳实践。
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Spring Boot 分层规范

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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指导采用分层架构构建 Spring Boot 应用，涵盖 REST 控制器、JPA 仓库、事务服务、统一异常处理、DTO 映射及测试检查要点。
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浏览器自动测试与视觉回归

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于自动化部署后Web应用的端到端质量保证（QA）。它执行多阶段测试，包括烟雾测试、复杂用户交互验证、跨断点的视觉回归检查、性能指标监测（Core Web Vitals）以及WCAG无障碍性审计，确保用户体验的完整性。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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Gradio：构建交互式AI应用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Gradio是一个用于构建和分享机器学习演示应用和用户界面的Python库。它允许开发者无需复杂的Web前端知识，快速创建具有交互性的Web原型，涵盖了从基础界面到复杂聊天界面的各种需求，极大地简化了ML模型展示的流程。
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iOS应用安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 Frida、Objection、SSL 绕过、钥匙串导出与 IPA 静态分析，完成授权的 iOS 应用安全评价，验证 OWASP MASTG 控件并发现敏感数据风险。
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部署后灰度健康监测

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于在应用部署、代码合并或依赖升级后，持续监控部署页面的健康状态和性能回归。它从多个维度进行自动化检查，包括HTTP状态码、控制台错误、网络故障、核心性能指标（如LCP/CLS）和关键API的可用性，确保服务在生产或预发布环境中的稳定性。
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GAN风格多智能体开发框架

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架，用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环，模拟专业开发流程（规划-生成-测试）。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性，解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷，适用于复杂的项目开发和功能实现。
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