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Apollo API可观测性实现
apollo-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
用于为Apollo.io集成提供全面的可观测性支持。本技能提供结构化的埋点代码,实现了Prometheus指标收集(如请求量、延迟、限速和积分消耗)、带有PII脱敏的结构化日志记录,以及OpenTelemetry分布式追踪。确保API调用流程的可见性、性能监控和资源管理。
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企业审计追踪助手
audit-trail-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
在企业流程上下文中自动提供审计追踪助手的指导,响应治理、合规、项目管理或集成模式的请求,呈现最佳实践步骤、生产级代码与校验支持。
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企业审计追踪助手
audit-trail-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
在企业流程上下文中自动提供审计追踪助手的指导,响应治理、合规、项目管理或集成模式的请求,呈现最佳实践步骤、生产级代码与校验支持。
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AI编程使用量分析仪表板
cursor-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
本工具提供企业级的AI代码助手使用量监控和分析后台。它可以全面追踪总请求量、模型消耗、团队活跃度及成本支出,帮助管理者优化资源配额、控制AI开支。核心功能是衡量AI工具的实际应用价值,并量化计算投资回报率(ROI)。
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Customer.io常见错误排查指南
customerio-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
本指南详细介绍了与Customer.io集成时可能遇到的常见错误,包括API状态码(如401、429)、认证失败、时间戳格式错误以及事件追踪问题。它提供了从代码层面到配置层面的排查步骤和最佳实践,帮助用户快速定位和解决集成故障。
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客户.io集成陷阱与最佳实践
customerio-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
本指南详细列出了使用Customer.io时最常见的集成陷阱和反模式。内容涵盖了API密钥选择、时间戳格式(秒级而非毫秒级)、事件追踪的正确顺序(先识别后追踪)以及优化API调用性能等关键开发点。适用于代码审查和新手开发者上手学习。
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数据增强流水线助理
data-augmentation-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导,覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪,帮助构建高质量的数据准备流程。
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企业级Exa访问权限控制
exa-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
本指南展示了如何在企业级应用中为Exa搜索API实现精细化的基于角色访问控制(RBAC)。它指导开发者如何通过代码实现API密钥范围限制、按角色设置搜索域限制、限制结果数量,并追踪每日使用量,从而构建安全、可控的系统架构。
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TypeScript函数式错误处理
fp-ts-errors
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
本指南教授如何在TypeScript中使用fp-ts库实现类型安全、可预测的错误处理。它指导开发者用函数式的Either和TaskEither模式取代传统的try/catch异常捕获,将错误作为可追踪的数据值返回。这使得代码结构更健壮,强制调用方处理所有错误路径,是构建函数式、高可靠性API服务的最佳实践。
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多智能体AI工作流编排
gastown
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
149
这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期,包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并,确保复杂的并行AI任务得以高效完成。
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超参数调优助手
hyperparameter-tuner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
在机器学习训练流程中提供超参数调优的自动化指导,覆盖数据准备、模型训练与实验追踪,输出符合业界标准的代码与配置并进行校验。
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AI驱动的智能故障排除流程
incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具(如分布式追踪、Git bisect)结合,形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug,显著降低平均恢复时间(MTTR),提升系统整体的韧性和稳定性。
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