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OAuth 客户端配置
oauth-client-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
在 API 集成场景下提供 OAuth 客户端配置的自动化帮助,覆盖实战模式、代码与配置生成以及输出校验,适用于用户提及 OAuth 客户端设置需求时。
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OpenEvidence CI 自动化集成
openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
将 OpenEvidence 的临床 AI 测试嵌入 CI/CD 流程,通过 GitHub Actions、多轮 vitest 单元/集成测试和临床验证用例,实现自动化的临床查询验证,适配沙盒凭据和重试策略。
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OpenEvidence PHI 数据处理
openevidence-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
为 OpenEvidence 临床 AI 集成提供 HIPAA 合规的 PHI 检测、脱敏、缓存加密、保留策略与审计链路,确保每次调用前患者数据安全处理。
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OpenEvidence 部署集成
openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
通过 GitHub Actions、金丝雀发布、Kubernetes 清单、健康检查与回滚脚本,在医疗场景中安全部署 OpenEvidence 临床 AI 集成。
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OpenEvidence 本地开发循环
openevidence-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
273
指导搭建 OpenEvidence 集成的本地开发环境,涵盖项目结构、环境配置、模拟客户端、热重载开发服务及测试脚本,便于临床 AI 快速迭代。
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OpenEvidence 迁移深度解析
openevidence-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
涵盖遗留系统评估、平行运行、数据迁移、EHR/多站点集成与上线检查清单,帮助临床 AI 平台安全切换到 OpenEvidence。
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OpenEvidence参考架构
openevidence-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
提供面向临床 AI 的 OpenEvidence 分层参考架构,涵盖项目结构、缓存与审计客户端、PHI 过滤服务、FHIR/CDS Hooks 集成以及类型化配置管理,帮助设计合规医疗应用。
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OpenRouter OpenAI 兼容桥
openrouter-openai-compat
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
指导如何将现有 OpenAI 集成迁移到 OpenRouter,包括必要条件、实现步骤、测试与监控,确保兼容库可无缝切换。
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PyTorch FSDP2 训练实战
pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
438
在训练脚本中集成 PyTorch FSDP2,从 torchrun 初始化、底层分片到混合精度、CPU offload 和分布式 checkpoint,适合单卡不足时的 DTensor 分片训练。
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Replit 部署集成指南
replit-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
详细介绍如何配置 Replit 项目、管理 Secrets、部署到 Vercel、Fly.io 或 Cloud Run,并设置自定义域名与健康检查,适合生产环境上线。
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Replit 事件响应手册
replit-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
面向 Replit 集成故障的结构化响应流程,涵盖快速排查、决策树指引、缓解脚本、沟通模板和复盘证据采集,保障故障分类和通知。
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Replit 可观测性方案
replit-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
为 Replit 集成提供指标、追踪、健康检查与告警的全方位可观测性方案,并通过仪表盘跟踪部署可用性、资源消耗、AI 功能使用与成本。
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