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对抗性代码审查器
adversarial-reviewer
alirezarezvani/claude-skills
441
这是一项先进的开发技能,通过模拟三位具有不同视角的批判性角色(破坏者、新员工、安全审计员)来对代码进行审查。它强制用户跳出作者的思维定式,发现潜在的生产环境漏洞、维护性陷阱和安全隐患,确保代码质量达到最高标准。
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基于Sigstore的软件签名与验证
implementing-sigstore-for-software-signing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
373
本指南详细介绍了如何使用Sigstore生态系统组件(如Cosign、Fulcio和Rekor)实现安全、无密钥的软件签名。它通过OIDC身份绑定为容器镜像和二进制文件建立加密溯源,确保CI/CD流程中的完整性和可信度。
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自动化审计与运维库存
automation-audit-ops
affaan-m/everything-claude-code
475
这是一个证据驱动的自动化审计工具,用于全面盘点企业级的自动化资源。它能帮助用户检查作业、钩子、连接器等组件的实时状态(是否运行、是否故障、是否冗余或缺失),从而在进行任何重大修改前,确保系统架构的稳定性和可靠性。
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P7骨干:方案驱动执行
p7
tanweai/pua
224
该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式,专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。
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Arch Linux系统故障排查
arch-linux-triage
github/awesome-copilot
201
这是一个专业的Arch Linux系统诊断和修复助手。它能充当Arch Linux专家,利用pacman、systemd、journalctl等核心工具,为用户提供结构化的故障排除流程。它提供循序渐进的修复步骤、可直接执行的命令,帮助用户解决复杂的发行版升级和系统稳定性问题。
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创建结构化实施计划
create-implementation-plan
github/awesome-copilot
123
本技能用于生成高度结构化、确定性的软件实现计划。适用于复杂的功能开发、代码重构、系统架构设计或流程升级。它确保计划内容是原子化、可执行的,为AI智能体或开发团队提供无歧义的执行蓝图,极大地提高了开发过程的流程化和可追溯性。
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Azure资源健康诊断与修复
azure-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
402
这是一个高级自动化工作流,用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务(如VM、Web Apps、数据库)的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析,对问题进行等级划分,并生成可操作的、详细的修复计划,极大缩短了故障排除时间。
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Power Automate流监控与治理
flowstudio-power-automate-monitoring
github/awesome-copilot
492
该工具提供全面的企业级Power Automate流监控能力,可跨租户追踪流的运行健康状况、失败率、资产清单和治理报告。它通过缓存存储,避免了API速率限制,适用于治理团队进行平台健康度总览和根因分析。
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多阶段Docker最佳实践
multi-stage-dockerfile
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了创建优化、安全且高效的多阶段Dockerfiles的最佳实践。它指导用户如何将构建环境与最小化的运行环境分离,从而大幅减小镜像体积和攻击面。内容涵盖了层缓存优化、安全加固(非root用户)以及使用最小基础镜像等关键技术。
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KubeSphere核心:云原生平台管理
kubesphere-core
kubesphere/kubesphere
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KubeSphere核心组件,作为基于Kubernetes的云原生应用管理操作系统。它提供统一的API聚合层,支持多集群和多租户管理。负责管理核心资源和复杂的API路由,极大简化了云原生应用的部署和运维操作。
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ISO 13485认证文档助手
iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专为医疗器械制造商设计,提供完整的ISO 13485质量管理体系(QMS)文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析,生成质量手册、制定标准操作程序(SOP)等关键文件,确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求,助力顺利通过认证。
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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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