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搜索 代码分析 ，共找到 423 条记录
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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LangChain常见错误排查指南

langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。
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遗留系统迁移规划

legacy-migration-planner
tech-leads-club/agent-skills
484
提供资深迁移架构师流程，深入分析遗留代码、界定上下文，并基于绞杀图制定现代化路线图，交由开发团队逐步实施。
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代码质量校验与验证流程

lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强制性的代码质量保障流程，适用于多生态系统（如Node.js/TypeScript和Python）。该流程通过运行静态分析工具（包括代码检查器、类型检查器和安全扫描器），确保代码的风格、语法和类型匹配性。必须在任何提交或完成任务前运行，才能保证代码质量。
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内存取证分析及恢复技术

memory-forensics
sickn33/antigravity-awesome-skills
294
本指南详细介绍了内存取证的完整流程，包括从不同操作系统（Windows、Linux、macOS）的内存转储获取到关键证据的分析提取。内容涵盖使用Volatility 3等专业工具进行过程分析、网络连接追踪、恶意代码检测和系统事件响应，是进行数字取证的必备知识。
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内存分析器自动配置

memory-profiler-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
在性能测试场景中自动化配置内存分析器，涵盖步骤指导、最佳实践、代码与配置生成以及合规性校验，适用于提及内存分析器设置的各类请求。
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指标计算助手

metric-calculator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
219
在数据分析中，自动响应与指标计算相关的请求，提供 SQL、可视化、统计与 BI 的方案、代码与校验，确保产出符合规范。
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Obsidian 网页剪藏模板创建

obsidian-clipper-template-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
98
该技能用于创建可导入的Obsidian Web Clipper JSON模板。它指导用户分析特定网站的页面结构（如DOM、Schema和CSS选择器），并将复杂网页元素映射为鲁棒的模板代码。适用于需要为特定内容类型（如文章、食谱）生成或优化剪藏模板的场景，确保输出的剪藏数据格式统一且专业。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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开源贡献机会智能搜寻

oss-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
这是一个专业的智能技能，用于帮助用户在热门的开源代码仓库中主动发现、分析和制定高影响力的贡献策略。它会系统地执行仓库发现、提取特定任务（如“需要帮助”或“入门问题”），并进行深度可行性分析。最终生成一份结构化的“贡献提案”，提供可执行的修复策略和分析报告，极大地加速了成为顶尖开源贡献者的过程。
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高级Pandas数据处理专家

pandas-pro
Jeffallan/claude-skills
268
本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧，旨在确保代码达到生产级质量，并实现严格的数据质量校验。
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多智能体代码编排

parallel-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。
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