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Kafka 生产者消费者

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 Kafka 生产者与消费者的后台开发指导，涵盖 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息和微服务等场景中的最佳实践、示例代码与配置建议。
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智能AI审计日志与合规记录

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作（如任务提交、状态变更、凭证使用），并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志，确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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擎画AI合规与安全审查

klingai-compliance-review
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一套全面的框架，用于评估与擎画AI集成相关的安全、隐私和合规态势。内容涵盖数据驻留、凭证管理、内容政策、PII过滤以及GDPR等隐私法规的合规性。适用于准备安全审计或建立AI内容处理流程时使用。
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飞链AI视频云存储集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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由于Kling AI生成的视频URL是临时的，本技能提供了一个完整的云存储解决方案。它支持将视频资产下载并持久化存储到主流云盘（包括AWS S3、GCS和Azure）。本技能覆盖了从视频下载、多平台上传到元数据记录的全流程工作流，确保视频资源的可持续访问和管理。
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Klipfolio 自动化工具

klipfolio-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具发现最新 Klipfolio 接口、验证连接并执行合规调用，快速实现 Klipfolio 仪表盘和数据任务的自动化流程。
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Kotlin协程高级编程指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南深入讲解Kotlin协程（Coroutines）和Flow的进阶用法。内容涵盖了结构化并发、健壮的异常处理机制，以及使用StateFlow和SharedFlow构建响应式数据流的最佳实践。适用于开发高性能、高并发的Kotlin应用。
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LangChain企业级RBAC权限控制

langchain-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该模块为LangChain应用提供了企业级的基于角色访问控制（RBAC）框架。它实现了多租户隔离、模型访问控制、工具执行权限和使用配额管理。通过中间件强制执行权限，确保了数据和资源的安全性与合规性，适用于构建安全、可扩展的大规模企业级LLM应用。
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LangChain安全最佳实践指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面介绍了使用LangChain构建生产环境LLM应用的安全最佳实践。内容涵盖了密钥安全管理、防御提示注入攻击、实现沙箱化的工具执行、对LLM输出进行敏感数据验证，以及完善的审计日志记录，确保应用部署的安全性。
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LLM可观测数据合规管理

langfuse-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于管理大型语言模型（LLM）可观测性平台（如Langfuse）的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作，以及对个人身份信息（PII）进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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Langfuse数据迁移深度指南

langfuse-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个深入的指南，用于执行复杂的 Langfuse 迁移工作，包括数据导出和导入的详细步骤。它涵盖了 traces、scores、prompts 和 datasets 等关键数据的处理。适用于跨平台切换、实例迁移或从 LangSmith 等系统迁移到 Langfuse 的场景，支持零停机时间双写模式。
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Langfuse多环境配置指南

langfuse-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在多环境（开发、预发布、生产）中安全配置Langfuse。它涵盖了从环境密钥管理、使用秘密管理器到CI/CD流程中的最佳实践，确保不同环境数据隔离，防止敏感信息泄露，从而实现稳定的全流程可观测性追踪。
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LLM可观测性限速与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了处理高并发LLM可观测性工作负载的完整策略。它指导用户如何通过实现指数退避、优化SDK批处理、使用队列限制并发，以及配置采样率，来应对Langfuse的API速率限制和流量洪峰，确保数据采集的稳定性和完整性。
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