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混沌工程实战指南

chaos-engineer
Jeffallan/claude-skills
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为分布式系统设计并执行混沌实验与故障注入框架（Chaos Monkey、Litmus 等），制定演练手册、失败回滚、安全控制与持续 CI/CD 抗脆弱流程。
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MCP服务器开发最佳实践指南

chatgpt-app-builder
mcp-use/mcp-use
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这是构建生产级MCP服务器的必备架构指南。它详细介绍了使用mcp-use框架的最佳实践和架构模式，涵盖了工具创建、数据资源管理、主流OAuth认证（如Auth0、Clerk）的集成，以及保障服务器安全和稳定运行的完整流程。
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持续集成/部署流程自动化

cicd-automation-workflow-automate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在充当工作流自动化专家，专注于设计和实现高效可靠的CI/CD流水线和GitHub Actions工作流。它指导用户自动化整个开发生命周期，包括构建、测试和安全部署。通过定义阶段、处理凭证和制定回滚策略，确保流程的稳定性和一致性，从而提高开发效率和系统安全性。
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代码库自动化推荐引擎

claude-automation-recommender
anthropics/claude-plugins-official
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该技能能够深入分析现有代码库的结构、依赖和技术栈，并据此推荐定制化的Claude Code自动化配置。它覆盖了钩子、子代理、技能等多个维度，旨在帮助用户优化开发流程、提升代码一致性，提高整个项目的开发效率。
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使用D3.js进行数据可视化

claude-d3js-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供关于使用d3.js创建复杂、交互式和出版级的专业数据可视化的全面指导。内容涵盖数据绑定、实现各种图表类型（如网络图、地理图）、处理复杂过渡动画，以及确保在现代JavaScript框架（React, Vue, Vanilla JS）中的响应式设计。学习完整的从定义比例尺到绘制自定义视觉元素的标准工作流程。
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CLAUDE.md 质量审查

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anthropics/claude-plugins-official
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查找、评分并汇报仓库中的 CLAUDE.md 文件质量，识别命令、架构与关键提示的缺失，再在确认后定向补充描述，保持项目上下文的清晰、可操作。
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Clay数据集成架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了三种主流的数据集成架构模式，用于在不同规模下使用Clay平台进行数据富集。它帮助用户根据数据量、实时性需求，选择最合适的架构，无论是简单直接集成、标准Webhook流程，还是复杂的企业级队列管道，都能实现自动化数据流转。
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数据富集成本优化与控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在帮助用户优化并控制数据平台（如Clay）上的数据富集成本。它提供了多种技术策略，包括连接自有API密钥、优化多步骤数据流程、预处理输入数据，以及设置预算监控。使用这些方法可以确保数据处理流程既高效又经济，实现成本效益最大化。
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数据合规与隐私处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在帮助用户处理和管理通过数据富集流程获取的敏感个人身份信息（PII）。它提供了完整的合规框架，包括数据敏感度分类、输入数据验证、去重处理、添加数据保留期限元数据，以及为报告和分析目的进行PII匿名化处理，确保业务流程符合GDPR和CCPA等国际数据隐私法规要求。
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Clay平台事件应急手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的运行手册，用于诊断和解决基于Clay平台的生产环境事故。内容涵盖了结构化的快速分级（P1-P4）、故障排除步骤，以及解决凭证耗尽、Webhook失败和数据流中断等常见问题的详细指南，旨在最小化业务停机时间。
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Clay平台设置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户完成Clay平台的系统级配置和认证。内容涵盖获取企业级API密钥、设置Webhook接收端点，以及连接各种第三方数据提供商（如Apollo、Clearbit）。适用于构建自动化数据流、实现程序化数据清洗和丰富，是数据集成流程的关键第一步。
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大规模数据处理与架构扩展

clay-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的解决方案，用于指导用户如何扩展数据富集管道，以处理每月1万到10万以上的海量数据。内容涵盖了容量规划、使用队列系统进行批量处理优化、处理速率限制以及设计多表架构，确保数据摄取过程的稳定性和高可扩展性。
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