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搜索 结构化 ，共找到 176 条记录
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Azure 表单识别 Java SDK

azure-ai-formrecognizer-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
使用 Azure AI 文档智能 Java SDK 分析文档，提取文本、表格、收据、发票和证件数据，并可训练自定义模型获取结构化信息。
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Azure OpenAI .NET 客户端库

azure-ai-openai-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
321
提供 Azure.AI.OpenAI .NET 客户端库，方便开发者接入 Azure OpenAI 与 OpenAI 服务，实现聊天、嵌入、图像与语音生成、智能助手等场景，涵盖安装、认证、聊天模式、结构化输出与 RAG 推理用法。
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战略精简开发技能

cc-skill-strategic-compact
sickn33/antigravity-awesome-skills
466
该技能专注于支持复杂的开发工作流和一系列关联动作的执行。它提供了一种结构化的方法，用于实现从规划到代码生成等多个环节，特别适用于需要系统性解决问题的开发场景。
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Bash 防御自动化脚本

bash-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
专注于生产环境自动化、CI/CD 与运维的防御式 Bash 脚本，强调严格模式、安全参数解析、结构化日志与 Bats/ShellCheck 测试，确保跨平台兼容与稳健执行。
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Clay高级故障排查

clay-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
使用 Clay 的高级调试流程，收集证据包、层级排查故障、构建最小复现并带着结构化信息提交支持工单，定位复杂竞态或时序类问题。
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Clay SDK 最佳实践

clay-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
提供 Clay SDK 在 TypeScript 与 Python 中的生产级实践，涵盖单例客户端、自动重试、结构化错误处理与响应校验，助力稳定集成。
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增强拉取请求描述

comprehensive-review-pr-enhance
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具能根据Git差异（diff）自动生成结构化、全面的拉取请求（PR）描述。它能自动分类代码变更，添加关键的审查清单（如代码规范、安全检查），评估潜在风险，并提供执行摘要。适用于提交复杂或修改量大的代码，确保审阅人能获得清晰、完整、可操作的变更概览。
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研究驱动的 GitHub 工单

creating-github-issues-from-web-research
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
自动化从网页搜索中抽取技术要点，并生成结构化的 GitHub 工单，便于团队快速落地研究结论、漏洞或功能请求，适合需要把调研结果转成可执行任务的情境。
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Cursor 组合器工作流

cursor-composer-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过结构化步骤使用 Cursor 组合器完成多文件 AI 编辑，包含特性搭建、重构和跨文件协同生成，让项目工作区的代码更高效地与 Composer 模式契合。
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Customer.io 可观测性配置

customerio-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
182
为 Customer.io 集成提供可观测性方案，涵盖 Prometheus/Grafana 指标、结构化日志、分布式追踪、仪表板与告警规则，帮助监控 API、邮件和 webhook 流程。
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Databricks SDK 实战模式

databricks-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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通过 Databricks SDK 模式提供单例客户端、结构化错误处理、指数退避重试、集群上下文管理和流畅作业构造器，帮助团队在 Python 与 REST 集成时保持可靠性与类型安全。
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系统化调试策略与方法

debugging-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
本技能旨在将调试过程从盲目猜测转变为系统化、科学的解决问题流程。它指导用户如何针对难以追踪的Bug、性能瓶颈或生产事故，进行结构化的排查。核心流程包括：复现问题、捕获日志和堆栈信息、构建并验证假设、缩小问题范围，最终实现高效、可验证的修复。
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