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会话学习模式提取

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affaan-m/everything-claude-code

在 Stop 钩子结束会话时自动分析 Claude Code 日志，抽取可复用模式并保存为学习技能，持续捕捉错误解决、调试技巧以及项目约定，免去人工整理。

Cursor AI调试套件

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Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。

LangChain 数据隐私管控

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提供 LangChain 敏感数据处理与隐私保护实践，包括 PII 检测与脱敏、数据保留、用户同意与审计日志，帮助 LLM 应用在处理敏感输入时保持合规。

LangChain 调试包

langchain-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

LangChain 调试包通过收集环境信息、跟踪日志与最小复现脚本，生成诊断数据包，便于编写故障报告与排查复杂问题。

LangChain 观测配置

langchain-observability

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通过 LangSmith 跟踪、Prometheus 指标、OpenTelemetry 跨度、结构化日志、Grafana 仪表盘与告警，为 LangChain 应用在预发布与生产环境中构建全面的观测能力，及时掌握运行状况与性能瓶颈。

LangChain 安全最佳实践

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提供LangChain部署的安全指导，涵盖密钥管理、提示注入防护、限制工具执行、输出验证与审计日志，适合上线前的风控检查。

OpenEvidence 可观测性配置

openevidence-observability

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为 OpenEvidence 临床 AI 集成部署 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路、结构化日志及 Grafana 面板，持续观测服务健康、延迟、错误、缓存与告警。

Perplexity 安全实践指南

perplexity-security-basics

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为 Perplexity 提供安全指南，涵盖 API 密钥存放、秘密轮转、按环境最小权限、Webhook 验证和审计日志，帮助开发者部署时防止泄露和权限泛滥。

wandb实验日志记录

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。

LLM结构化输出策略

llm-structured-output

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。

自动化多轮评审循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过 Codex MCP 不断评审、实施修改并再评估，直到审稿人确认通过或达到最大轮数。记录日志、保存可恢复状态、支持压缩恢复与可选人工检查，适合需要持续改进的研究或工程稿件。

WMI 持久化追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

检测 WMI 事件订阅（过滤器、消费者、绑定）变化，结合 Sysmon、Windows 事件和脚本日志等来源，查找无文件持久化手法，特别适用于常规持久化指标清空或 WmiPrvSe 异常场景。

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