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搜索 依赖 ，共找到 313 条记录
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Laravel专家实战

laravel-specialist
Jeffallan/claude-skills
76
为 Laravel 10+ 项目提供模型、认证、队列、Livewire 及 API 等全栈实现指南，强调 PSR-12、依赖注入、预加载及高覆盖测试，助力稳定构建后端功能。
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遗留系统现代化与重构

legacy-modernizer
Jeffallan/claude-skills
91
本指南提供一套系统化的方法，用于安全、分阶段地重构老旧的单体应用（Monolith）。核心流程包括依赖分析、采用“绞杀者模式”（Strangler Fig），通过编写字符化测试建立安全网，并利用特性标志（Feature Flags）实现零停机部署，彻底消除技术债务。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南

lindy-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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Mailboxlayer自动化工具包

mailboxlayer-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
59
通过 Composio 的 Mailboxlayer 工具包和 Rube MCP 自动化执行发现、连接检查及多工具调用，依赖最新版 schema 保障邮件验证流程的稳定运行。
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现代 Python 工具指南

modern-python
trailofbits/skills
354
指导使用 uv、ruff、ty 等工具配置现代 Python 工程，涵盖项目结构、pyproject 配置、依赖与开发工具管理、快速脚本、完整项目以及从旧工具链迁移等场景。
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单体仓库架构与构建系统专家

monorepo-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本技能旨在指导用户建立和优化大型单体仓库（Monorepo）架构。它专注于构建系统、依赖管理和CI/CD流水线的优化，掌握Nx、Turborepo、Bazel等高级工具，帮助开发者解决多项目协作中的依赖复杂性、提升构建速度，并实现高效的代码共享和任务编排。
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n8n 节点配置指南

n8n-node-configuration
czlonkowski/n8n-skills
318
针对 n8n 节点配置提供操作感知的配置步骤、依赖规则和 get_node 明细选择，帮助开发者在 HTTP、Slack 等集成中分步验证配置，避免遗漏必填字段。
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NestJS 企业级后端架构

nestjs-expert
Jeffallan/claude-skills
451
构建企业级 NestJS REST/GraphQL 模块、控制器、服务、安全守卫以及测试，兼顾依赖注入、验证、Swagger 文档与认证流程。
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Netlify 部署助手

netlify-deploy
tech-leads-club/agent-skills
306
通过验证 Netlify CLI 身份、检测项目配置、链接或创建站点、安装依赖并运行预览或生产部署，实现网站快速上线并反馈部署链接和日志。
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Nx单体仓库工作区模式

nx-workspace-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本技能指南提供了设计、配置和优化 Nx 单体仓库工作区的最佳实践。它涵盖了项目结构（如应用和库）、依赖管理、构建缓存优化、模块边界强制执行等关键技术，适用于构建大型、复杂的 JavaScript/TypeScript 前端项目。
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Obsidian插件开发环境配置

obsidian-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
303
本技能提供了一套完整的Obsidian插件开发工作流。用户可以通过本指南，从零开始配置开发环境，包括安装Node.js、TypeScript和esbuild等依赖，配置项目元数据，并建立一个虚拟的开发沙箱（Dev Vault），实现开发、测试和构建的闭环流程。
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Ollama本地LLM部署配置

ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型（LLM）环境，使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源，选择合适的模型，并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理，无需依赖外部API服务，适用于构建生产环境的AI应用。
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