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搜索 结构化数据 ，共找到 83 条记录
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浏览器自动化工具集

browser-automation
alirezarezvani/claude-skills
81
利用 Playwright 构建浏览器自动化，涵盖结构化数据抓取、多步骤表单流、会话及防检测策略，以及页面截图/PDF 采集，适合生产级任务。
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Snowflake数据工程与AI开发

snowflake-development
alirezarezvani/claude-skills
452
本指南全面讲解Snowflake的进阶开发实践。内容涵盖了高级SQL模式（如MERGE更新、半结构化数据处理），现代化数据管道构建（动态表、流与任务、Snowpipe），以及如何深度集成Cortex AI函数和Snowpark Python。是数据工程师构建健壮、可扩展且智能数据应用的关键知识体系。
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JSON数据查询与结构化转换

jq
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
`jq` 是一个强大的命令行工具，专门用于处理、查询和重塑JSON数据。本技能内容提供了专家级的使用模式，涵盖了如何处理深度嵌套的数据结构、执行复杂的转换（如展平、重命名和分组），并将JSON逻辑无缝集成到Shell脚本和命令行工作流中。它对于解析API输出、CLI工具结果和构建健壮的Bash脚本至关重要。
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结构化数据/SEO标记生成器

seo-aeo-schema-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
本工具能够为网站生成符合Google标准的JSON-LD结构化数据（Schema Markup）。它支持生成多达10种不同类型的标记，并能实时校验字段是否符合富媒体搜索结果（Rich Result）的要求，帮助用户提升网站在搜索引擎中的可见性和排名。
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Flutter 调用 Firebase 云函数

firebase-cloud-functions
evanca/flutter-ai-rules
103
本指南详细介绍了如何在 Flutter 应用中安全地调用 Firebase 云函数，实现前端与后端逻辑的通信。内容涵盖使用 `httpsCallable` 调用函数、传递结构化数据、处理网络错误和超时、配置区域部署，并指导如何使用 Firebase 模拟器进行全面的本地化开发测试。
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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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生成Oracle到PostgreSQL迁移主计划

creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan
github/awesome-copilot
404
本技能用于分析整个.NET解决方案，为从Oracle到PostgreSQL的大规模数据库迁移制定系统化的主计划。它能扫描项目代码、配置文件和依赖项，识别所有Oracle的交互点，并将每个项目分类（如：需要迁移、已迁移、跳过等）。最终输出结构化的迁移蓝图，帮助开发团队高效管理复杂的数据库升级过程。
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数据库迁移缺陷报告撰写指南

creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report
github/awesome-copilot
474
本文档提供了在执行Oracle到PostgreSQL数据库迁移时，撰写结构化缺陷报告的完整指南。它详细介绍了缺陷报告必须包含的要素，包括缺陷严重性、根因分析、复现场景和解决方案。核心指导原则是以上游的Oracle行为为基准，确保记录全面准确，从而提升缺陷追踪和修复的效率。
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问题字段迁移

issue-fields-migration
github/awesome-copilot
369
将仓库标签与项目字段的数据批量迁移到 GitHub 组织级别问题字段，替代标签管理，用结构化字段、可搜索的元数据统一跨仓库值并可清理旧标签。
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并行根因分析协作调查

parallel-investigation
rohitg00/skillkit
476
这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程（如数据库、应用代码、基础设施），并管理同步点，通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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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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