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Miro富内容工作流管理
miro-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
本技能通过Miro REST API v2,实现了对高级看板元素的全面程序化管理。它支持自动创建连接线、上传图片、嵌入外部URL、管理自定义App卡和文档。适用于构建复杂的、自动化和视觉丰富的流程图、架构图和协作看板。
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AI图像生成与编辑工具
nano-banana
nexu-io/nexu
185
该脚本基于Nano Banana模型,提供全面的AI图像处理能力。用户可以通过输入文本提示生成全新图片,也可以上传图片进行局部编辑或进行多图拼贴。它支持多种分辨率和宽高比,适用于艺术创作、概念设计以及任何需要高级视觉内容制作的场景。
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文件上传漏洞检测清单
offensive-file-upload
SnailSploit/Claude-Red
104
本清单提供了一套全面的文件上传漏洞检测方法论,适用于Web安全渗透测试和漏洞挖掘。内容覆盖了MIME类型绕过、扩展名绕过、路径遍历、存储XSS等核心漏洞。它指导测试人员从基础测试到高级利用,如空字节注入和双重扩展名,确保全面评估Web应用的安全风险。
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远程代码执行漏洞检测清单
offensive-rce
SnailSploit/Claude-Red
186
本技能提供了一套完整的远程代码执行(RCE)漏洞检测方法论和清单。它涵盖了操作系统命令注入、SSTI、反序列化、文件上传和XXE等多种高级攻击向量。适用于Web应用渗透测试或漏洞赏金猎捕,帮助用户系统性地发现任意代码执行漏洞。
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XML外部实体注入测试
offensive-xxe
SnailSploit/Claude-Red
212
本技能提供了一份全面的XXE注入漏洞测试指南。它详细介绍了经典XXE、盲XXE、错误信息和出站通信等多种攻击类型和利用方法。该方法论涵盖了API端点、文件上传等多个注入点,帮助测试人员查找XML解析器中的敏感漏洞,适用于应用安全测试和漏洞赏金挖掘。
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OneNote 图形 API 性能调优与优化
onenote-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
本技能提供了一套系统的 OneNote 图形 API 性能优化方案。它解决了大型笔记本、图片上传和数据检索效率低下的常见痛点。核心优化手段包括使用 $select 最小化数据负载、利用 $top 进行高效分页,以及指导图像预压缩,确保自动化流程在高并发和大数据量场景下的稳定性和可靠性。
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OneNote 图形 API 生产级模式
onenote-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
本工具集提供了一系列生产级的OneNote Graph API使用模式,用于解决实际应用中的稳定性和可靠性问题。它涵盖了速率限制处理(429错误)、临时的服务器故障(502/503)以及大文件上传的静默失败等常见痛点。提供了适用于TypeScript和Python的重试装饰器和速率追踪机制,确保应用集成稳定可靠。
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管理OCI对象存储和生命周期策略
oraclecloud-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
使用Python SDK对OCI对象存储进行全面的管理。本技能旨在指导用户掌握创建存储桶、安全上传对象(包括大文件分块上传)、生成和管理预认证请求(PARs),以及配置生命周期策略等高级操作,确保云存储数据的完整性和可控性。
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全球员工入职和合规流程自动化
remofirst-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
本工作流集成了全球人力资源(HR)、外籍雇主记录(EOR)和薪资管理核心功能。它自动化了完整的员工入职流程,包括创建员工记录、检查国家特定的合规要求(如护照、P45等文件)、上传必需文件以及跟踪入职进度。适用于管理国际化员工队伍合规和薪资发放的公司。
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Shopify电商数据迁移指南
shopify-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
450
这是一份关于将整个电商平台迁移到Shopify的深度指南。它详细介绍了如何使用Shopify的GraphQL API、批量变异操作(如productSet)和分阶段上传等高级方法,转移产品目录、客户记录、历史订单和库存数据。主要适用于进行平台重构建或从其他电商系统迁移数据。
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使用Together AI微调大语言模型
together-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南,用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型(LLMs)进行定制化微调。流程包括:准备结构化的训练数据(JSONL格式)、上传文件、创建微调任务、监控训练状态,并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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