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Mistral AI 生产环境部署指南

mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤，帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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Nx 云CI监控器

nx-ci-monitor
tech-leads-club/agent-skills
313
针对 Nx Cloud CI 流水线运行 ci-watcher 子代理，实时轮询状态并在可行时自动修复或请求重跑，同时尊重用户指令和连接 Nx Cloud 的前提。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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PostHog分析全栈部署集成

posthog-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本指南提供了一个全面的PostHog分析平台部署方案。它涵盖了在不同生产环境下的高级配置，包括Next.js/Vercel的逆向代理（用于绕过广告拦截器）和边缘函数（实现服务器端事件捕获），此外还支持使用Docker的自托管设置和Google Cloud Run的部署模式，确保无论何种云平台都能实现可靠的用户行为数据跟踪。
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SARIF 报告解析

sarif-parsing
trailofbits/skills
492
处理来自 CodeQL、Semgrep 等工具的 SARIF 报告，支持筛选、去重、格式转换与 CI/CD 集成，便于聚合多个扫描结果。
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AI驱动的测试自动化专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供专业的AI驱动测试自动化能力，专注于构建健壮、可维护的测试生态系统。内容涵盖AI测试生成、自愈合测试、TDD实践、跨平台（Web/移动/API）自动化、高级CI/CD集成和全面的质量工程实践，确保整个软件开发生命周期的高质量交付。
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规范驱动的特性开发工作流

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tech-leads-club/agent-skills
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这是一个全面的框架，指导特性开发和实现过程，包括规范定义、设计、任务拆解和执行四个自适应阶段。它通过使用EARS规范、原子任务、确定性Conventional Commits和强制代码验证脚本，强制执行高度结构化的开发实践。功能包括需求可追溯性、自动验证和自我改进的学习机制，确保整个生命周期的质量和合规性。
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Turborepo单体仓库构建缓存

turborepo-caching
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于Turborepo构建流水线优化，特别适用于大型单体仓库（Monorepo）。它指导用户如何配置本地和远程缓存策略，涵盖了从`turbo.json`配置到Vercel和自建缓存服务器的完整实践，旨在极大地提高CI/CD和开发构建的效率。
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AI网页工件构建器

web-artifacts-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具提供了一个完整的流程，用于为AI平台构建强大的、自包含的前端工件。它基于React和TypeScript栈，支持使用Vite和Tailwind CSS开发复杂的用户界面。核心功能是将整个应用打包成一个单一的HTML文件，使其易于在AI对话中作为工件分享和预览。
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DWARF调试信息分析与标准

dwarf-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供关于DWARF调试标准（v3-v5）的专业知识，用于分析、解析和验证编译二进制文件中的调试信息。用户可以查询DWARF标准细节、利用`dwarfdump`进行结构校验，或编写与调试数据交互的底层代码。
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Makepad技能进化系统

evolution
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套全面的框架，用于指导和实现Makepad技能库的持续自我进化和改进。它涵盖了基于Hook的自动触发机制、根据上下文智能路由技能，并提供了识别、分类和格式化新模式、错误解决方案和最佳实践的完整流程，确保技能库能与项目开发同步迭代。
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雅恩·勒昆深度学习技术

yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术，覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论，并深入探讨了先进的自监督学习（SSL）模型，如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解，还提供了完整的PyTorch代码，适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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