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可观测性监控设置指南

observability-monitoring-monitor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
本技能旨在提供专业的监控与可观测性解决方案指导。它覆盖了指标收集、分布式追踪和日志聚合三大核心支柱，帮助用户构建完整的监控体系。内容包括架构设计、仪表盘搭建、告警流程制定，目标是提供系统健康的完整视图，降低故障恢复时间（MTTR）。
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从零创建Obsidian插件

obsidian-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本工作流提供了一个完整的Obsidian插件开发环境，从空项目目录开始。它指导用户构建包含插件类、设置面板、命令、功能图标和生产构建（使用esbuild）的完整插件。适用于任何需要从头开始构建Obsidian插件或学习插件开发流程的开发者。
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Obsidian插件发布前检查清单

obsidian-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
这是一个用于Obsidian社区插件的专业预发布验证清单。它系统性地指导开发者检查插件的各个关键技术环节，包括清单文件验证、生产构建质量检查、内存泄漏排查，以及兼容性确认，确保插件达到高质量的发布标准。
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开放图谱创建器

open-graph-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
为前端工作流提供开放图谱元数据指导，涵盖最佳实践、React/Vue/CSS 建议以及可直接使用的代码。
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OpenAPI 规范生成器

openapi-spec-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
421
自动化OpenAPI规范编写，指导REST、GraphQL、认证等场景下的API开发流程，输出生产就绪配置并进行标准校验。
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Opencage 自动化指南

opencage-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
406
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Opencage 任务，指导连接管理、工具发现与执行流程，主动适配工具 schema。
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OpenEvidence成本调优与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
301
本技能旨在提供OpenEvidence API的使用成本优化指南和实践方法。它指导用户采取缓存、批量请求、选择合适的API层级等技术策略，帮助用户高效、经济地管理和追踪医疗数据的API调用费用，确保数据获取流程的优化。
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OpenEvidence临床证据部署集成

openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence多环境配置指南

openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence生产环境合规清单

openevidence-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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模型智能路由与成本优化

openrouter-model-routing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本技能提供一套完整的OpenRouter模型路由实现方案。它指导开发者如何根据任务的复杂度、所需的模型能力（如深度推理、代码生成）以及当前的成本预算，动态地选择最合适的LLM模型。通过实现成本感知、任务导向和复杂度识别的路由机制，可以确保系统在构建多模型应用时，既能达到最佳性能，又能有效控制运营成本。
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OpenRouter与OpenAI兼容迁移

openrouter-openai-compat
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导开发者如何将代码从直接调用OpenAI API迁移到使用OpenRouter。通过最小化的代码修改（主要更新基础URL和API密钥），用户即可通过统一的SDK接口访问来自OpenRouter所有提供商的400多个模型，确保了极高的API兼容性和模型切换的灵活性。
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