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搜索 C ，共找到 4517 条记录
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Databricks Webhook 事件配置

databricks-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
69
为Databricks作业配置通知、Webhook 目的地及自定义处理器，联动监控表与告警，将失败、超时等事件推送至Slack/Teams等系统。
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Datadog 自动化中心

datadog-automation
davepoon/buildwithclaude
167
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动执行业务 Datadog 监控流程，连接 MCP 并获取工具清单后即可查询指标、搜索日志、管理监控器与仪表盘，并创建事件或维护窗口。
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Datagma 自动化流程

datagma-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
414
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Datagma 工具集，先发现工具再核实连接，最后执行合规工作流，强调实时 schema、会话复用与 memory 参数的使用。
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DBOS Go 工作流最佳实践

dbos-golang
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南提供了一套用于构建可靠、容错的 Go 应用程序的最佳实践。它详细指导开发者如何使用 DBOS 持久工作流，涵盖了应用生命周期管理、工作流步骤结构、队列并发控制以及确保操作确定性等关键开发环节，适用于将 DBOS 集成到现有 Go 代码库的项目。
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DBOS Python最佳实践指南

dbos-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
160
本指南提供了使用DBOS持久化工作流构建可靠、容错Python应用的最佳实践。当您需要在现有代码中集成DBOS、构建复杂的业务流程和步骤，或使用消息队列进行并发控制时，应遵循这些规则，确保应用生命周期具有确定性和高弹性。
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DBOS TypeScript工作流最佳实践指南

dbos-typescript
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
本指南旨在为开发者提供使用DBOS持久化工作流构建可靠、容错的TypeScript应用的最佳实践。内容涵盖了将DBOS集成到现有代码库、定义复杂工作流、管理步骤和控制并发流程的最佳方法。适用于应用程序生命周期配置、流程通信和确保工作流确定性等场景。
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领域上下文集成契约设计

ddd-context-mapping
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
用于在复杂的软件系统中，根据领域驱动设计（DDD）原则，定义不同业务边界（Bounded Contexts）之间的集成关系和契约。它帮助架构师规划反腐败层（ACL），防止领域泄露，并明确各服务间的依赖和所有权，确保系统架构的健壮性和可扩展性。
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DDD战略设计与领域建模

ddd-strategic-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
51
该技能用于指导复杂业务领域的架构设计。核心功能包括识别和划分子领域、定义边界上下文（Bounded Contexts），以及构建统一的通用语言（Ubiquitous Language）。适用于拆分巨石应用或构建大型分布式系统，确保领域边界清晰。
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领域驱动设计战术模式

ddd-tactical-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
169
本技能指导如何应用领域驱动设计（DDD）的战术模式，涉及聚合根、值对象、仓库和领域事件等。它帮助开发者将复杂的业务领域规则转化为结构清晰、行为丰富的代码，确保业务不变量得到明确维护。
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Buttercup 服务调试指南

debug-buttercup
trailofbits/skills
450
指导在 crs 命名空间内调试 Buttercup CRS 的服务问题，涵盖 Pod 状态排查、日志分析、资源压力诊断、Redis 健康检查以及队列侦测，帮助快速定位重启、磁盘、Redis 级联故障等常见异常。
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调试流程最佳实践

debugger
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
引导开发者记录报错与复现、定位失败、实施修复并验证结果，确保调试聚焦根因与预防而非表象。
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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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