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Fireflies.ai 调试诊断包

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该工具用于收集Fireflies.ai的全面诊断证据。它能够捕获环境信息（如Node/Python版本、OS）、检查API连通性、获取账户元数据，并抓取最近会议的元数据。生成的诊断包是安全、脱敏的，非常适合用于提交技术支持工单或排查复杂的平台问题。

LangChain调试证据收集器

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用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪（包括LLM调用和工具使用，如LangSmith traces），以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。

Langfuse诊断信息收集包

langfuse-debug-bundle

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本工具包用于收集Langfuse的完整诊断证据，特别适用于准备技术支持工单。它能自动获取当前运行环境（Node.js, Python等）、Langfuse SDK版本、API网络连通性以及脱敏日志，帮助用户提供全面、准确的排障信息，加速问题解决。

OpenEvidence临床证据SDK模式

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本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式，旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制，特别适用于医疗健康领域，确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。

Perplexity故障诊断与支持包

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该工具用于收集Perplexity API的完整诊断证据。它会自动获取环境信息（如操作系统、SDK版本），测试API连通性，并生成一个包含所有故障排除细节的脱敏打包文件，非常适合用户提交技术支持工单。

PostHog调试诊断包生成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于自动化收集PostHog的完整诊断证据，专为支持工单和故障排除场景设计。它能够获取运行时环境信息（如Node.js、Python版本）、PostHog SDK版本、API连接状态（包括US/EU云端）、功能开关状态和事件流验证结果。所有敏感信息（如API Key）都会自动进行脱敏处理，生成一份结构化的诊断包。

Vast.ai调试诊断工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于收集全面的Vast.ai GPU实例诊断证据。该工具包可自动获取账户信息、实例状态、运行日志、远程GPU指标（如nvidia-smi）以及API连接性测试结果，是遇到持续基础设施问题时准备技术支持工单的必备工具。

AWS配置规则合规性持续监控

implementing-aws-config-rules-for-compliance

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何使用AWS Config规则实现AWS资源的持续合规性监控。它支持将资源对标CIS或PCI DSS等监管标准，自动检测配置漂移，并结合SSM等服务实现自动修复。特别适用于需要跨多个AWS账户构建集中化合规仪表板和获取审计证据的场景。

磁盘取证调查与分析

performing-disk-forensics-investigation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

提供全面的磁盘取证调查指南。涵盖证据的安全获取、制作位图级取证镜像、分析文件系统结构、恢复删除文件以及使用Autopsy和The Sleuth Kit等行业标准工具重建活动时间线。适用于法律、人力资源和安全事件响应场景。

网络数据包捕获取证分析

performing-network-packet-capture-analysis

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能涵盖了对网络数据包捕获（PCAP/PCAPNG）文件的数字取证分析方法。利用Wireshark、tshark、tcpdump及Python/Scapy等专业工具，能够重构网络通信，提取数据泄露证据，识别命令与控制（C2）活动，并追踪事件响应中的横向移动。

Adobe API 诊断信息收集工具

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这是一个专业的诊断工具脚本，用于收集与Adobe API相关的完整环境诊断证据。它能够自动获取SDK版本、凭证状态、API连通性以及环境配置等关键信息，并将所有数据安全地打包成一个诊断包，极大地提高了寻求技术支持和排查复杂问题的效率。

IEEE需求工程会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于评估和优化目标IEEE国际需求工程会议（RE）的学术论文投稿。它帮助作者判断手稿是否符合需求工程领域的标准，重点指导如何构建需求获取、模型构建、可追溯性及利益相关者验证的证据链，从而提高论文被接收的概率。

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