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代码库深度清理与质量优化
cleanup-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本技能提供全面的代码库清理服务,覆盖了包括死代码、类型安全、安全漏洞、性能优化和重复代码等11个关键维度。它通过分析代码、评估置信度并利用构建/测试门禁来验证所有更改。适用于处理技术债积聚、大型功能迭代后,或在发布前提升代码鲁棒性和可维护性。
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专利实施例撰写指南
embodiment-description
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
400
本指南详细指导用户如何撰写专利说明书中的“实施例”部分。它要求作者以足够的工程细节描述发明的实现方法、系统结构和各种变体,确保普通技术人员能够理解并复现该发明。内容侧重于技术流程和结构描述,并严格警告禁止包含任何实验数据或性能测试结果。
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Grammarly多环境配置指南
grammarly-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本指南详细介绍了如何配置Grammarly API在多环境(开发、预发布、生产)中的集成。它确保了API凭证的隔离、风格指南的层级管理,并提供了完整的环境配置、Mock测试、沙箱校验和生产部署流程。
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HubSpot API负载与容量规划
hubspot-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本指南提供了一套全面的工具和方法,用于对HubSpot集成进行负载测试和容量规划。它详细讲解了HubSpot的API速率限制(每秒和每日),并通过k6脚本和计算器,帮助开发者确保应用在生产环境中具有可靠的扩展能力,避免API限流。
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创建自定义项目规范文档
kiro-steering-custom
gotalab/cc-sdd
360
用于为项目中的特定领域(如API标准、测试策略、安全机制等)创建高度专业化、可复用的指导文档。它通过分析现有代码库,提炼出领域特有的最佳实践和技术模式,帮助团队建立完整的项目知识库,确保开发规范的一致性。
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Miro API诊断和故障包
miro-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
本工具用于收集全面的Miro REST API v2诊断证据。它能够自动获取环境信息、执行API连接测试(包括DNS和认证调用)、检查速率限制,并汇总本地及系统日志,生成一个结构化的诊断包,极大地方便用户提交高质量的故障支持工单。
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系统漏洞识别与分析方法
offensive-bug-identification
SnailSploit/Claude-Red
382
本技能提供了一套系统化的软件漏洞发现流程。内容涵盖静态分析、动态分析、模糊测试、污点分析等前沿技术,并详细介绍了从代码审核到操作系统内核和驱动层面的攻击面识别。适用于专业的代码审计、漏洞挖掘和安全渗透测试。
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OAuth安全漏洞检测
offensive-oauth
SnailSploit/Claude-Red
472
本技能提供了一份全面的OAuth 2.0和OIDC安全测试方法论。它指导用户进行深度渗透测试,覆盖了授权码拦截、CSRF漏洞、PKCE绕过、`redirect_uri`验证缺陷等关键安全点。特别强调了最新的FAPI标准和最佳实践,适用于安全研究员和漏洞赏金猎人,用于评估Web应用和API的整体安全性。
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竞态条件漏洞测试
offensive-race-condition
SnailSploit/Claude-Red
433
本技能提供了一套完整的竞态条件(Race Condition/TOCTOU)测试方法论。它指导用户识别状态变更、资源限制或关键业务流程中的时间窗口漏洞。适用于查找并发操作缺陷、双花攻击或限速绕过,是安全渗透测试和漏洞赏金猎捕的必备工具。
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HTTP请求混入漏洞检测
offensive-request-smuggling
SnailSploit/Claude-Red
116
本技能提供了全面的HTTP请求混入漏洞检测方法论,旨在帮助用户测试反向代理、负载均衡器和Web应用的安全配置。它涵盖了CL.TE、TE.CL等多种请求格式差异,用于发现由于服务器解析不一致导致的越权访问或安全控制绕过点。
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AI多智能体项目开发编排
ai-team-orchestration
github/awesome-copilot
442
这是一个用于模拟完整软件开发生命周期(SDLC)的流程指南。它定义了如何使用专业AI角色来管理跨职能团队(如开发、测试、DevOps、产品),涵盖了从项目规划、代码管理、缺陷跟踪到最终部署的全流程,确保上下文的连贯性。
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多集群Kubernetes仪表盘与AI操作
kubestellar-console
sickn33/antigravity-awesome-skills
50
KubeStellar Console是一个开源、多集群的Kubernetes仪表盘,集成了AI赋能的运维能力。它通过MCP服务器和多个内置代理技能,帮助用户管理跨边缘和云环境的多个K8s集群,提供AI辅助的故障排查、性能测试,并支持与主流CNCF项目的深度集成。
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