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PostHog本地开发与测试工作流

posthog-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南提供了一个完整的PostHog本地开发工作流。它指导用户如何设置一个健壮的本地开发环境，包括启用开发模式进行实时事件调试、使用Mocking技术进行单元测试，以及配置集成测试。这有助于开发人员在不影响生产数据的情况下，安全、高效地测试和迭代分析追踪功能。
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PostHog多环境配置指南

posthog-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南详细介绍了PostHog在多环境（开发、预发布、生产）的配置方法。核心在于通过创建独立的项目，实现开发和测试数据与生产数据的隔离。它指导用户如何精确控制会话录制采样率、自动捕获和功能开关的推广比例，确保在任何部署阶段数据的准确性和可靠性。
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PostHog API限流与重试机制

posthog-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
本技能提供了一套完整的PostHog API集成最佳实践指南，帮助开发者科学、可靠地处理API速率限制（429错误）。内容包括实现指数级退避重试、使用请求队列进行突发流量保护、以及应用本地数据缓存策略，从而确保数据采集流程在任何流量负载下都能保持高度的稳定性和可靠性。
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PostHog分析架构最佳实践

posthog-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
445
本文档提供了PostHog的生产级参考架构，用于Web应用的全方位数据分析。它详细介绍了事件分类法（Event Taxonomy）、SDK分层（客户端/服务端）、功能开关管理以及数据管道集成模式，帮助开发者系统性地追踪用户生命周期、产品功能使用情况和商业指标。
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PostHog安全API密钥管理指南

posthog-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本指南提供了PostHog API密钥的安全管理最佳实践。它详细区分了低风险的项目密钥和高权限的个人密钥，指导用户如何通过实施最小权限原则、创建作用域限制的密钥、安全轮换流程，以及利用环境变量和Git钩子，最大限度地防止密钥泄露和滥用，确保数据安全。
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Prisma 无服务器连接池防护

prisma-connection-pool-exhaustion
blader/Claudeception
288
在 Vercel、Lambda 等无服务器环境中，通过使用连接池服务、限制 Prisma 客户端连接数并调整超时参数，避免 P2024/连接数耗尽错误，保持数据库连接稳定。
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Prisma ORM数据库专家助手

prisma-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
本助手是Prisma ORM专家，深入掌握数据库架构的最佳实践。它涵盖了从Schema设计、关系建模到数据库迁移、查询优化（N+1问题、原生查询）的全流程知识，旨在帮助用户解决复杂数据库交互问题，适用于PostgreSQL, MySQL等环境的后端开发。
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自主代码审计与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
185
该技能能够对整个代码库进行深度、逐行扫描，全面理解其架构、设计模式和数据流。它能系统性地发现安全漏洞、性能瓶颈、架构缺陷和代码质量问题。随后，会自动修复所有发现的问题，将代码升级为达到企业级、生产标准的专业代码。
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事件溯源投影模式

projection-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
343
本技能指导用户如何为事件溯源系统构建投影和可读模型。它主要用于实现CQRS（命令查询责任分离）模式的读取端，创建物化视图，优化查询性能，或从事件流中聚合数据，从而提高数据查询效率。
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使用Pydantic模型定义API契约

pydantic-models-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
该技能指导开发者如何使用Pydantic库遵循多模型模式（Multi-Model Pattern）来构建清晰、健壮的API数据契约。它为资源创建、更新、响应和数据库操作分别定义了模型，确保了Python后端的数据类型安全性和数据校验的准确性。
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FastAPI后端开发工作流

python-fastapi-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建生产级Python后端API的完整工作流。它覆盖了从项目搭建、使用SQLAlchemy进行数据库集成、Pydantic数据校验、实现JWT/OAuth2认证，到包括单元测试、异常处理和Docker部署的全部开发流程，适用于构建健壮的微服务架构。
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Python性能优化指南

python-performance-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南用于系统地分析和优化Python代码的性能。它帮助用户识别并解决应用中的性能瓶颈，包括CPU占用过高、内存泄漏、I/O操作效率低下以及数据处理缓慢等问题，从而提升应用的整体运行速度和稳定性。
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