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Spring Boot Java 编程规范

java-coding-standards
affaan-m/everything-claude-code
410
为 Spring Boot 服务制定 Java 17+ 编码规范，涵盖命名、不变性、Optional 与流式处理、异常、泛型、项目结构、测试等，确保代码可读、可维护。
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TypeScript项目架构脚手架

javascript-typescript-typescript-scaffold
sickn33/antigravity-awesome-skills
370
这是一个专业的TypeScript项目架构脚手架工具。它可以根据用户需求，生成符合行业最佳实践的完整项目结构，涵盖Next.js全栈应用、React+Vite单页应用以及Node.js API等多种类型。它集成了pnpm、Vite等现代工具链，确保项目具备类型安全、清晰的模块划分和完善的测试配置，帮助开发者快速搭建高质量的开发环境。
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Jira 工单自动助理

jira-assistant
tech-leads-club/agent-skills
199
通过 Atlassian MCP 自动管理 Jira 工单，自动识别项目配置并统一模板，用于搜索、创建、更新、流转、评论等常见冲刺与任务请求场景。
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Jira 自动化工具集

jira-automation
davepoon/buildwithclaude
324
通过 Composio 的 Rube MCP 连接器自动化 Jira 任务，涵盖问题搜索、创建与编辑、敏捷板、评论、项目与用户角色管理，并确保始终获取最新的工具 schema。
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Atlassian Jira项目管理专家

jira-expert
alirezarezvani/claude-skills
246
这是一份全面的Atlassian Jira专家指南，涵盖了项目设置、高级JQL查询、工作流设计、任务跟踪、自动化规则、报告和仪表板创建。适用于Jira实例的技术配置和运营优化，确保流程和数据管理的专业性。
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Spring Boot JPA 模式指南

jpa-patterns
affaan-m/everything-claude-code
490
为Spring Boot项目提供JPA/Hibernate实体建模、关联、优化、事务、分页与连接池等实用模式，涵盖审计、索引和缓存建议，帮助团队保持高性能的数据访问。
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Kling AI视频生成实战指南

klingai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能是为开发者设计的，提供使用Kling AI文本到视频API的完整实战指南。通过提供Python和Node.js代码示例，详细演示了完整的视频生成流程：提交文本提示词、轮询任务状态，并最终获取视频链接。适用于需要将AI视频生成功能集成到开发项目中的场景。
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LangChain本地开发与测试流程

langchain-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
364
本指南提供了一个完整的LangChain本地开发环境配置流程。它覆盖了项目结构搭建、依赖管理，并引入了分层测试策略：使用Mock LLM进行快速的单元测试，以及使用真实API进行可靠的集成测试。适用于构建可靠、可快速迭代的LangChain应用。
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LangChain多环境配置与部署

langchain-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本指南详细介绍了LangChain应用在开发、预发布和生产环境的最佳实践配置方案。通过管理独立的API密钥、模型设置和LangSmith项目，确保了严格的环境隔离。流程涵盖了使用Zod进行配置校验、以及利用GitHub Actions或云服务商密钥管理，保证了应用的安全性和部署可靠性。
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LangChain版本升级与迁移指南

langchain-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的LangChain版本升级路径图，指导开发者如何安全地从旧版本迁移到新版本。内容涵盖了关键的破坏性变更，包括导入路径变更、将旧版链式调用（LLMChain）转换为LCEL管道语法、更新Agent API以及内存存储的最佳实践，确保项目平稳过渡和功能现代化。
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Langfuse 基础追踪示例

langfuse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本示例展示了如何使用 Langfuse SDK 实现基础的追踪功能。它详细演示了追踪（Trace）、跨度（Span）和生成（Generation，即LLM调用）的完整层次结构，提供了TypeScript和Python两种语言的代码实现，适用于初次接入和测试项目。
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Langfuse SDK安装与认证

langfuse-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
353
本技能指导用户如何在项目中安装和配置Langfuse SDK，用于实现大语言模型（LLM）的观测性。内容涵盖了JavaScript/TypeScript和Python两种语言的设置流程，指导用户完成API密钥获取和环境变量配置，从而实现对AI应用调用过程的完整追踪和监控。
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