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搜索 标准 ，共找到 806 条记录
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AWS IAM角色生成器

iam-role-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
110
自动生成 AWS IAM 角色，依据最佳实践提供逐步指导，输出适用于计算、存储、网络和无服务器场景的可生产部署代码与配置，并完成标准校验。
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事件响应规划器

incident-response-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
163
该技能在提及“incident response planner”时自动生效，提供安全事件响应规划的流程指导、最佳实践建议和标准化配置输出。
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输入校验安全检测器

input-validation-checker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
78
在安全基础领域自动响应输入校验检查请求，提供最佳安全实践、输入校验模式、生成可用代码以及对常见标准的输出校验。
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Instantly API V1 至 V2 迁移指南

instantly-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
137
本技能旨在为开发者提供全面的指南和代码示例，指导用户将基于Instantly.ai API v1的现有集成，平稳迁移至最新的v2版本。内容详细涵盖了核心变化，包括将认证方式从查询参数API Key更新为Bearer Token、RESTful标准端点的调整，以及请求体结构的优化，确保系统兼容性和稳定性。
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ISO27001 缺口分析器

iso27001-gap-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
80
在 Security Advanced 领域自动响应 ISO27001 缺口分析需求，提供实践分解、产线配置与校验建议，辅助安全团队迅速对齐企业合规标准。
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反复检索模式

iterative-retrieval
affaan-m/everything-claude-code
329
在多代理工作流中通过迭代获取上下文：先广泛派发查询，再评估相关性，最后循环精炼标准（最多三圈），确保子代理收集到恰当的代码片段而不超出限制。
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JSON配置管理助手

json-config-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
478
在 DevOps 基础场景中自动响应 json 配置管理请求，提供实践指导、自动生成配置并校验结果，以符合版本控制、容器化、CI/CD 与基础设施标准。
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Kubernetes 安全策略指南

k8s-security-policies
sickn33/antigravity-awesome-skills
260
使用 NetworkPolicy、Pod 安全标准、RBAC 与 Gatekeeper 等机制，为 Kubernetes 集群在多租户、准入控制和 Istio 服务网格下打造合规防御与细粒度隔离策略。
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密钥轮换管理助手

key-rotation-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
为高级安全场景下的密钥轮换经理工作流提供自动化指导、标准验证和生产就绪的配置输出。
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LangChain生产事故处理手册

langchain-incident-runbook
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185
本手册提供了LangChain及大型语言模型（LLM）生产环境的标准化操作流程（SOP）。它详细指导运维工程师如何处理常见的突发故障，包括服务商中断、错误率飙升、延迟增加和成本超支等问题，并提供了相应的检测、诊断和缓解措施，是维护LLM应用的关键运维工具。
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Langfuse LLM可观测性安全指南

langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括：API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息（PII）、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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Langfuse SDK升级与迁移指南

langfuse-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
本指南提供Langfuse SDK从旧版本到最新版本的详细升级和迁移指南。它涵盖了TypeScript和Python两种语言的最佳实践，指导用户如何平稳过渡到基于OpenTelemetry的标准，确保LLM可观测性流程的兼容性和准确性。
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