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结构化数据标记生成与校验

seo-schema
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
该工具用于检测、验证和生成Schema.org标准的结构化数据。它侧重于JSON-LD格式，这对于实现现代SEO最佳实践和获取搜索引擎的富媒体结果至关重要。适用于需要优化内容标记、检查验证错误或为文章、业务、产品生成结构化代码的场景。
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技术SEO审计与性能检测

seo-technical
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
这是一项全面的技术SEO审计工具，旨在检测网站在抓取性、索引性、安全配置、URL结构和性能等所有关键方面的健康状况。它深入分析核心网络指标（如LCP, INP, CLS），并评估JavaScript渲染和结构化数据的正确实现，确保网站达到最佳的搜索引擎可见性。
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通用SQL性能优化助手

sql-optimization
github/awesome-copilot
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面向MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等关系型数据库的 SQL 性能优化助手，提供查询调优、索引策略、分页与批量操作优化及监控建议。
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Markdown 文件索引更新

update-markdown-file-index
github/awesome-copilot
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自动化扫描指定文件夹并在目标 Markdown 中生成或更新文件索引/表格，兼顾格式、排序与描述，确保文档与目录一致。
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Algolia搜索引擎开发部署流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
144
本技能指导用户配置完整的Algolia持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它涵盖了使用GitHub Actions进行集成测试、验证索引设置是否符合预期配置，以及在版本发布时触发全量数据重新索引，确保搜索服务的稳定性和数据一致性。
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Algolia诊断信息收集器

algolia-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集全面的Algolia诊断证据，包括索引统计信息、API密钥访问控制列表（ACL）和近期查询日志。该工具帮助开发者或管理员执行系统性故障排除，为撰写高质量的技术支持工单提供完整、详细的排查报告。
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Algolia搜索服务集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了全面的Algolia搜索服务集成教程。它涵盖了核心操作，包括使用`saveObjects`索引记录、执行精准搜索、以及配置索引设置（如自定义排序和分面）。此外，内容还演示了多索引联查和全量浏览等高级应用，适用于需要构建或优化搜索后端的新开发项目。
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Algolia 本地开发流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Algolia本地开发工作流。它指导开发者如何配置独立的开发索引，通过脚本自动填充模拟数据，并演示了如何在单元测试中模拟Algolia客户端。这确保了开发过程的快速、可复现和数据隔离性，让开发者可以在不影响生产数据的情况下进行安全、高效的迭代开发。
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Glean索引与数据源管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的工作流，用于将外部数据源集成到Glean企业搜索平台。它涵盖了设置自定义数据源、使用索引API进行大批量文档索引，以及管理文档权限。核心用途是为构建大型企业的知识库系统，确保搜索结果的准确性和安全性，适用于数据工程师和开发人员。
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Glean搜索诊断数据包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包用于收集Glean企业级搜索的诊断证据，全面检查数据源配置、索引状态、搜索质量指标和连接日志。它能帮助用户在无需管理员权限的情况下，诊断连接器故障、索引数据陈旧或权限导致的搜索缺失问题。
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Glean企业搜索部署集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的解决方案，用于在容器化环境中部署Glean自定义连接器。它涵盖了构建生产级Docker镜像，以管理文档摄取、自定义数据源连接和搜索查询执行。支持健康检查和滚动更新策略，确保企业搜索系统的数据索引持续可用和高可用。
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Glean搜索性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南深入讲解如何优化Glean企业搜索的性能和可扩展性。它涵盖了关键技术，包括实施高效的批量处理、缓存策略、连接池管理和速率限制处理。旨在解决大型数据集索引缓慢、搜索延迟高的问题，确保系统在高并发和大数据量下稳定高效运行。
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