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Web模糊测试与Ffuf工具

ffuf-claude-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
本技能提供使用ffuf进行Web模糊测试的结构化指南和模式。Web模糊测试是一种关键的安全测试技术，通过系统地暴力破解潜在路径和参数，用于发现Web服务器上隐藏的目录、未链接的端点或敏感文件。当需要进行网站安全审计或探索未知网站结构时，可以使用本技能。
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代码安全漏洞深度审计

find-bugs
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
该技能提供一个结构化、多阶段的审计流程，用于检查本地分支的代码差异（diffs）。它系统性地审查代码，以发现安全漏洞、Bug和代码质量问题，特别是注入、认证授权缺陷、CSRF、业务逻辑错误等。适用于代码合并前的安全审计和深度代码审查。
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Firecrawl 网页自动采集

firecrawl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
161
通过 Composio Firecrawl 集成，可在 Claude Code 中直接爬取页面、批量采集链接、提取结构化数据并监控抓取任务，适合终端驱动的 Web 数据流工作。
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结构化数据提取与批量网页抓取

firecrawl-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
这是一个高级工作流，用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能：使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取；高效批量抓取多个已知URL；以及快速生成网站地图，发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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Firecrawl爬虫配置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本指南提供Firecrawl SDK的完整配置教程，涵盖Node.js和Python两种环境。它详细介绍了如何使用npm或pip安装SDK，并指导用户如何通过设置环境变量来安全配置API密钥。适用于需要将网页内容结构化抓取、提取Markdown或构建新爬虫项目的开发场景。
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爬虫迁移：从 Puppeteer 到 Firecrawl

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南提供了一个完整的框架，用于将传统的、依赖浏览器或CSS选择器的爬虫代码（如Puppeteer, Playwright）迁移到Firecrawl API。它展示了如何简化爬取流程，实现单页抓取、使用LLM进行结构化数据提取，以及复杂的全站爬取，从而彻底摆脱复杂的浏览器管理和反爬虫机制。
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深度网页抓取与内容提取

firecrawl-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
279
使用Firecrawl API进行深度网页抓取，支持内容提取、截图捕获和PDF解析。它能处理复杂的页面交互（如点击和滚动），适用于需要从网页获取结构化、深度信息，或进行批量数据爬取的高级数据分析场景。
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Fireflies本地开发环境配置

fireflies-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本指南详细介绍了一套完整的Fireflies.ai GraphQL集成本地开发工作流。它指导用户如何设置项目结构，通过录制真实API响应创建模拟数据（fixtures），并构建Mock客户端进行单元测试。使用此流程可以确保开发人员在不依赖实时API的情况下，进行快速、可靠的本地化开发和测试。
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会议智能数据管道架构

fireflies-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
这是一个基于事件驱动的会议智能系统架构参考，用于构建企业级的会议分析平台。该流程详细描述了从多源会议（如Zoom, Teams）录制，到通过Webhook接收转录数据，再到异步处理出结构化行动项、关键指标和分析报告，并与CRM系统同步的完整技术流程。
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Fireflies GraphQL客户端模式

fireflies-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本资料集提供了用于Fireflies.ai API的生产级、类型安全的GraphQL客户端模式，支持TypeScript和Python。它解决了工程中的关键问题，如稳健的错误处理、单例管理、多租户支持和数据结构验证，帮助开发者构建稳定、可扩展的API集成层。
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修复提交的审计合规性审查

fix-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
该技能提供了一套结构化的流程，用于审查旨在修复安全漏洞或解决审计发现的代码提交。它确保了原始问题的根本原因得到彻底解决，同时验证修复过程没有引入新的缺陷或安全风险，适用于进行安全关键的代码审查。
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设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。
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