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无障碍性审计与合规检测

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该技能旨在作为无障碍性专家，对数字产品进行全面的可用性审计，重点确保其符合WCAG标准。它擅长识别无障碍障碍，涵盖自动扫描和手动测试（如键盘导航、屏幕阅读器兼容性），并提供详细的修复和改进指导，确保产品对所有用户友好。

Azure 通讯服务通用组件

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本库为Java开发者提供Azure通讯服务（ACS）的核心通用工具。它主要用于处理复杂的认证流程，包括令牌凭证管理（支持静态、主动刷新和Azure AD集成），并提供标准化结构来识别各种通信实体，如电话号码、Teams用户和ACS用户，确保应用通信的稳定性和安全性。

Azure 通讯服务通用组件

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本库为Java开发者提供Azure通讯服务（ACS）的核心通用工具。它主要用于处理复杂的认证流程，包括令牌凭证管理（支持静态、主动刷新和Azure AD集成），并提供标准化结构来识别各种通信实体，如电话号码、Teams用户和ACS用户，确保应用通信的稳定性和安全性。

自动化AWS资源成本清理

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本技能提供了一套全面的脚本和工作流，用于自动识别和移除AWS生态系统中各种服务（如EBS、S3、EC2、EIP等）中未使用的资源。它能自动化清理悬空卷、过时快照和冗余数据，帮助用户消除云资源浪费，显著优化AWS成本并确保基础设施的成本效益。

安全代码审查与最佳实践

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本技能指南详细介绍了现代应用程序开发中的关键安全最佳实践。它涵盖了识别和减轻硬编码密钥、SQL注入、XSS和CSRF等常见漏洞。当您实现身份验证、处理用户输入、管理敏感凭证或构建新API端点时，应使用此技能，以确保代码的健壮性和安全性。

基于TDD的工作流程实现

conductor-implement

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该技能旨在指导用户根据既定的实现计划，严格遵循TDD（测试驱动开发）工作流来完成复杂的开发任务。它涵盖了从环境准备、任务识别、编写失败测试、实现代码、重构，到阶段提交和最终验证的全生命周期过程，确保开发过程具备高度的结构化和可追溯性。

直觉驱动的知识进化系统

continuous-learning-v2

affaan-m/everything-claude-code

这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。

Customer.io基础集成指南

customerio-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南展示了使用SDK与Customer.io进行基础集成的完整流程。它涵盖了用户生命周期管理的三个核心功能：用户身份识别（identify）、追踪自定义事件（track）以及发送交易性邮件。适用于开发者快速搭建客户旅程地图或进行平台基础功能测试。

客户IO SDK认证与配置

customerio-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何在Node.js项目中使用Customer.io SDK进行编程集成。它涵盖了使用两种不同类型的API密钥进行认证的配置流程：用于事件跟踪和用户识别的Track API Key，以及用于发送消息和广播的App API Key。是开发人员集成Customer.io核心客户数据和营销功能的必备知识。

Deepgram语音转录快速上手

deepgram-hello-world

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本示例提供了一个关于Deepgram语音转文本的最小化工作示例。它展示了如何使用TypeScript和Python两种语言，从URL或本地文件对音频进行转录。用户可以学习基本API模式，包括使用高级功能如说话人识别（Diarization）和选择最佳模型（如nova-3），非常适合初次集成和测试Deepgram服务。

Deepgram本地开发调试流程

deepgram-local-dev-loop

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本指南旨在为Deepgram的语音识别应用建立一套完整的本地开发工作流。它指导用户如何设置测试音频夹具、模拟API响应（Mocking），并利用Vitest等工具进行单元和集成测试。适用于构建或调试依赖Deepgram服务的高效开发环境。

Deepgram SDK升级与迁移指南

deepgram-upgrade-migration

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本指南为开发者提供了Deepgram SDK从旧版本（v3/v4）迁移到新版本（v5）的完整路线图。它详细介绍了版本升级的破坏性变更，包括API对比和最佳实践代码，并指导用户完成模型从Nova-2到Nova-3的升级，确保语音识别和文本合成流程的平稳过渡。

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