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数据库归档自动化

archiving-databases
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
自动识别 PostgreSQL/MySQL 中的历史数据，执行保留策略，将数据压缩后迁移到归档表或 S3、Azure Blob、GCS 等冷存储，同时记录合规报表，减小主库体积。
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数据库归档自动化

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自动识别 PostgreSQL/MySQL 中的历史数据，执行保留策略，将数据压缩后迁移到归档表或 S3、Azure Blob、GCS 等冷存储，同时记录合规报表，减小主库体积。
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加密钱包安全审计工具

auditing-wallet-security
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
这是一个专业的加密钱包安全审计工具。它可以扫描ERC20代币的授权、分析交易历史模式，并计算出一个综合的风险评分（0-100分）。当您需要全面评估钱包的安全性、识别潜在的风险授权或获取改进安全防护建议时，使用此工具。
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加密钱包安全审计工具

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416
这是一个专业的加密钱包安全审计工具。它可以扫描ERC20代币的授权、分析交易历史模式，并计算出一个综合的风险评分（0-100分）。当您需要全面评估钱包的安全性、识别潜在的风险授权或获取改进安全防护建议时，使用此工具。
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Azure实时聊天应用开发指南

azure-communication-chat-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
本指南基于Azure Communication Services，使用Java语言开发实时聊天应用。内容详细涵盖了创建聊天线程、发送不同类型的消息、获取消息历史记录、管理参与者（添加/移除），以及实现消息的阅读回执等核心功能。它为构建功能完善的企业级通讯系统提供了完整的技术参考。
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Azure实时聊天应用开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
185
本指南基于Azure Communication Services，使用Java语言开发实时聊天应用。内容详细涵盖了创建聊天线程、发送不同类型的消息、获取消息历史记录、管理参与者（添加/移除），以及实现消息的阅读回执等核心功能。它为构建功能完善的企业级通讯系统提供了完整的技术参考。
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交易策略回测与优化

backtesting-trading-strategies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
这是一个全面的交易策略回测工具，用于利用历史市场数据测试和验证加密货币及传统金融交易模型。它能够计算夏普比率、最大回撤等核心性能指标，模拟交易过程，并提供参数网格搜索等优化功能，帮助用户在实盘前评估策略的风险和收益。
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Clockify 时间自动化

clockify-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
386
通过 Claude Code 使用自然语言在 Clockify 中自动记录工时、查询历史、管理工作区与计时器，省去界面操作，提升计费、报表与团队审计效率。
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CodeRabbit调试诊断包

coderabbit-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
该工具用于收集CodeRabbit的全面诊断信息，特别适用于遇到持续性问题或需要提交支持工单时。它能自动检查CodeRabbit的安装状态、验证`.coderabbit.yaml`配置文件语法，并分析PR历史和Webhook交付状态，帮助用户快速定位集成和流程问题。
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规范化 Git 提交信息

commit
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
本技能用于生成符合Sentry规范和Conventional Commit格式的Git提交信息。它强制要求提交信息包含类型、范围、主体、详细描述（说明修改的目的）以及Issue引用。在任何代码修改提交场景使用，以确保版本历史清晰、可追溯且标准化。
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基于工作单元的Git回滚

conductor-revert
sickn33/antigravity-awesome-skills
53
本技能提供了一个结构化的、具备Git意识的撤销机制。它允许用户根据整个工作流（Track）、特定阶段（Phase）或单个任务（Task）来精准回滚版本历史。该功能包含严格的预检查、详细的执行计划展示，并安全地按时间顺序执行Git回滚，确保了复杂流程撤销的准确性和可追溯性。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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