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Coassemble 自动化指南
coassemble-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
113
该技能指导如何通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Coassemble 工作流,包括工具发现、连接确认、严格遵守 schema 以及执行流程,保证自动化任务稳定可控。
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代码文档分析助手
code-documentation-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
354
自动响应“code documentation analyzer”请求,提供文档撰写流程、样式和自动化方案,生成规范的 API、用户指南或架构文档并进行标准校验。
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代码格式化与校验工具
code-formatter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
332
本技能集利用Prettier等专业工具,对项目中的代码文件(包括JS, TS, CSS, JSON, MD等)进行自动化格式化和规范校验。它能确保代码风格高度一致,极大地提升代码的可读性和可维护性,适用于维护复杂和大型项目的代码质量。
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代码注入检测器
code-injection-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
隶属于安全基础技能,自动提供代码注入检测指导,涵盖认证、输入验证和安全编码等场景,输出符合行业最佳实践的建议与代码。
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代码分割助手
code-splitting-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
210
自动提供前端开发领域的代码分割指导,涵盖 React/Vue/CSS 和现代性能、可访问性最佳实践,生成经过验证、可投入生产的配置。
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自动化 PR 代码评审工作流
coderabbit-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本技能用于实现自动化 PR 代码评审流程。它能深度分析拉取请求的提交差异,根据自定义规则(如API验证、数据库查询优化)提供全面的代码走查摘要和行级评论。适用于建立完善的 CI/CD 质量门禁,确保代码质量和项目标准的一致性。
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CodeRabbit生产部署检查清单
coderabbit-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
119
本清单提供了一套完整的流程,指导用户将 CodeRabbit从可选的AI代码审查工具,提升为强制性的合并门禁。它覆盖了配置审计、技术验证(如YAML语法、审查覆盖率)、团队培训和设置分支保护规则,确保代码审查流程在生产环境中的平稳过渡和可靠运行。
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CodeRabbit Webhook安全事件处理
coderabbit-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
本指南详细介绍了如何为CodeRabbit(AI代码审查工具)实现健壮的Webhook端点。它涵盖了关键的安全实践,如签名验证,并提供了处理各种事件类型(如PR评论、检查运行完成、评论)的结构化方法。适用于将CodeRabbit深度集成到CI/CD流程,实现自动化通知、指标跟踪和代码质量门禁。
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TypeScript 编码规范
coding-standards
affaan-m/everything-claude-code
71
为 TypeScript、JavaScript、React 和 Node.js 项目提供统一的代码质量原则、命名规范、不可变性、异步处理、组件与 API 设计标准,帮助团队保持一致。
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颜色对比检查器
color-contrast-checker
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
自动响应前端“颜色对比检查器”请求,提供 accessibility 最佳实践、生产级代码和校验,确保对比度满足标准。
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组件共性领域检测
component-common-domain-detection
tech-leads-club/agent-skills
202
扫描组件命名空间以识别重复领域逻辑,并建议合并或共享服务方案,提升可维护性与耦合可见度。
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全流程代码深度评审工作流
comprehensive-review-full-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
这是一个高级工作流,用于编排和执行全流程、多维度的代码深度评审。它通过协调多个专业智能体(如安全、性能、质量、架构)来覆盖代码质量、架构完整性、安全漏洞(如OWASP Top 10)、性能瓶颈和测试覆盖率,最终提供综合性的、可执行的改进建议。
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