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分布式微服务Sentry架构设计
sentry-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
461
本指南提供企业级的Sentry架构模式,用于多服务、微服务环境的集成。内容涵盖集中化配置、标准项目拓扑结构(如服务隔离项目)、分布式追踪设置以及针对Node.js、Express和Python/FastAPI的错误处理中间件。适用于规划大规模Sentry推广或管理复杂服务生态的组织。
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技能架构指南
skill-architect
tech-leads-club/agent-skills
450
引导技术专家通过发现问题、定义用例、确定模式、规划结构等步骤,在编写 SKILL.md 之前构建一致代理行为的高质量技能。
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结构化冲刺工作流执行
sprint-workflow
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
本技能模拟了一个完整的、多智能体协作的软件开发生命周期,遵循敏捷和Scrum原则。它将项目引导通过六个阶段:架构规划、并行实现、全面测试、评审和最终化。整个流程采用收敛扩散模型,通过专业智能体不断完善规范和解决冲突,直到项目趋于稳定并完成。
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大规模代码重构管理
windsurf-refactoring-large
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
本技能用于管理大规模、跨越数百到数千文件的复杂代码重构。它支持分阶段执行、设置检查点、提供全面的回滚能力以及AI辅助规划,适用于大型代码库迁移、架构升级或系统级重构。
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AI项目架构与规划师
00-andruia-consultant
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
专业的解决方案架构师,专注于AI项目生命周期管理。无论项目是全新启动还是现有系统迭代,都能进行深度诊断。它能分析技术栈和痛点,制定最优的开发路线图、任务列表和技术预案,确保项目高质量、可扩展地推进。
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GTM 自动化工程
gtm-engineering
tech-leads-club/agent-skills
471
帮助创始人、RevOps 与 GTM 工程团队将人工营收流程转为可靠、可观测的自动化,梳理技术栈、规划工作流架构并在 n8n、Make、Zapier 等平台上编排 AI 代理。
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AI工程化工作流工具箱
ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
包含六个专家级、结构化的AI工程工作流,将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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功能实现技术规划
breakdown-feature-implementation
github/awesome-copilot
289
这是一个专业的、结构化的功能实现规划生成器。它能够基于产品需求文档(PRD),输出一份涵盖完整的技术实现方案。规划内容包括系统架构图、数据库ER图、API设计、前端组件层级、部署策略等,适用于大型SaaS项目的技术选型和开发落地。
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设计先行系统架构规划
design-first
rohitg00/skillkit
150
本方法论指导用户在编码前进行系统设计,适用于复杂功能或需要重大架构调整的场景。它帮助用户结构化地产出技术设计文档,涵盖系统架构、数据模型、API接口定义、多方案取舍分析和详细实施计划,确保项目从源头具备高度的鲁棒性和清晰性。
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需求到仓库构建器
spec-to-repo
alirezarezvani/claude-skills
123
将自然语言项目说明转为可运行的起始仓库,涵盖解析需求、规划架构、生成真实代码及 CI/环境配置,支持多种技术栈。
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设计到代码系统架构
anima-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本文档提供了一套完整的“设计到代码”自动化参考架构。它详细规划了从Figma设计源到最终React/Vue代码的整个转换流程,涵盖了Figma API连接、代码生成、组件扫描和后处理(如设计令牌映射)等关键步骤。适用于构建企业级设计系统,实现高效、可维护的自动化设计资产交付。
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Claude API 负载测试与容量规划
anth-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
本指南提供了一套用于进行Claude API负载测试和容量规划的工具与方法。它帮助开发者进行性能基准测试,预测流量高峰,管理速率限制(RPM/ITPM/OTPM),并指导如何使用Python实现健壮的水平扩展架构,确保AI服务在高并发场景下的稳定性。
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