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Azure监控日志与指标查询SDK

azure-monitor-query-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
240
这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言（KQL）查询，从日志分析工作区获取日志数据，并检索各种资源指标（如CPU使用率、网络流量等）。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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Chrome开发者工具代理

chrome-devtools
tech-leads-club/agent-skills
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通过 Chrome DevTools MCP 控制浏览器，进行页面导航、元素交互、控制台与网络检查、截图/快照采集以及性能追踪，适用于现场网页调试与性能分析。
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深度网页抓取与内容提取

firecrawl-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
279
使用Firecrawl API进行深度网页抓取，支持内容提取、截图捕获和PDF解析。它能处理复杂的页面交互（如点击和滚动），适用于需要从网页获取结构化、深度信息，或进行批量数据爬取的高级数据分析场景。
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灵感设计分析器

inspiration-analyzer
davepoon/buildwithclaude
292
访问给定网址并截取关键视图，通过提取色彩、排版、布局与交互模式，帮助设计团队把灵感整理成可复用的分析报告。
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Juicebox API性能优化指南

juicebox-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与Juicebox AI API交互的进阶优化策略。内容涵盖了实现缓存机制（设置TTL）、执行批处理操作、管理API限速以及优化大数据分块等关键最佳实践。掌握这些技巧，可以显著降低端到端分析时间，确保数据工作流的响应性和可扩展性。
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Juicebox API速率限制管理

juicebox-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了全面的Juicebox API速率限制处理策略和TypeScript实现。内容包括基于令牌桶算法的速率限制器、处理429错误和瞬时网络故障的重试策略，以及用于高效批量数据分析的工具函数。适用于构建需要高吞吐量、稳定稳定与Juicebox API交互的应用场景。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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Retell AI Webhook事件处理

retellai-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于指导开发者如何为 Retell AI 构建和管理 webhook 端点。它支持捕获和处理关键的呼叫生命周期事件（如呼叫开始、结束、分析），并能接收和处理对话中触发的函数调用。适用于构建需要与 Retell AI 进行实时后端交互的复杂语音代理或呼叫自动化系统。
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Web3智能合约测试

web3-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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掌握使用Hardhat和Foundry等行业领先框架进行智能合约的综合测试方法。该技能涵盖单元测试、集成测试、Gas优化分析、边界情况模糊测试（Fuzzing）以及模拟主网交互，旨在确保去中心化应用（DApp）的安全性与可靠性。
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GeoPandas 空间分析库

geopandas
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。
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KEGG REST 工具集

kegg-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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提供 KEGG REST API 的 Python 工具，涵盖数据库信息、列表、检索、搜索、ID 转换、关联与药物交互，帮助完成通路与基因组分析。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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