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Skill UI

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反复检索模式

iterative-retrieval
affaan-m/everything-claude-code
329
在多代理工作流中通过迭代获取上下文：先广泛派发查询，再评估相关性，最后循环精炼标准（最多三圈），确保子代理收集到恰当的代码片段而不超出限制。
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专业JavaScript编程专家

javascript-pro
Jeffallan/claude-skills
104
该技能专注于编写、调试和重构现代JavaScript代码（ES2023+）。它涵盖了async/await、Promise处理、ESM模块等高级模式，适用于构建原生JS应用、处理复杂的异步流程，以及优化浏览器和Node.js的性能，确保代码符合最佳实践。
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JavaScript测试模式指南

javascript-testing-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了在现代JavaScript和TypeScript应用中实施健壮测试策略的模式和最佳实践。内容涵盖测试基础设施搭建、函数和类的单元测试、API的集成测试，以及用户流程的端到端测试，支持TDD和CI/CD集成。
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Jenkins流水线入门

jenkins-pipeline-intro
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
在 DevOps 基础领域自动响应 Jenkins 流水线入门任务，提供最佳实践、可生产配置及验证，帮助构建版本控制、容器化和持续交付的基础流程。
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Jira 工单自动助理

jira-assistant
tech-leads-club/agent-skills
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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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Atlassian Jira项目管理专家

jira-expert
alirezarezvani/claude-skills
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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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Jsdoc 注释生成器

jsdoc-comment-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
249
自动激活的 jsdoc 注释生成助手，涵盖 API 文档、用户指南等技术文档场景，提供最佳实践、模板与验证支持，快速完成注释编写。
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JSON 画布编辑器

json-canvas
davepoon/buildwithclaude
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创建与编辑 Obsidian 兼容的 JSON Canvas (.canvas) 文件，用于构建可视化面板、思维导图、流程图或节点连线的笔记结构，同时支持节点、连线、分组与颜色配置。
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JSON配置管理助手

json-config-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 DevOps 基础场景中自动响应 json 配置管理请求，提供实践指导、自动生成配置并校验结果，以符合版本控制、容器化、CI/CD 与基础设施标准。
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Juicebox API常见错误排查与修复

juicebox-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面收录了与Juicebox API集成相关的常见技术和业务逻辑错误。它详细介绍了各种HTTP状态码（如401、403、429），涵盖了认证失败、配额耗尽、速率限制、数据格式校验以及分析超时的原因和解决方案。帮助开发者构建稳定、可靠的招聘和研究工作流集成。
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Juicebox本地开发工作流

juicebox-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本配置为 Juicebox API 的本地开发工作流。它为开发者提供了快速反馈循环，允许在本地模拟人脉搜索和候选人丰富化数据。用户可以在模拟模式（Mock Mode）下进行快速迭代，并在沙箱模式（Sandbox Mode）下验证与真实 API 的集成，从而高效开发并避免消耗真实的 API 额度。
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Juicebox多环境配置指南

juicebox-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Juicebox AI平台的跨环境（开发、预发布、生产）设置与管理。环境隔离机制确保了工作空间的安全性和数据访问的严格控制。它通过区分样本数据集（开发）、限制导出功能的完整数据集（预发布）和全功能的生产环境，确保了数据完整性。遵循此流程可安全地将分析从开发阶段部署到生产环境。
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