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Azure云架构设计与优化指南

azure-cloud-architect
alirezarezvani/claude-skills
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本指南提供了一套完整的Azure云架构设计流程，旨在帮助用户设计出可扩展、高可用且成本优化的云解决方案。内容涵盖从需求收集、服务模式选择（如AKS、Serverless）、到使用Bicep生成基础设施代码(IaC)。此外，还提供了成本优化分析和基于Azure DevOps/GitHub Actions的CI/CD部署配置，确保部署流程的自动化和可靠性。
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SOC 2 合规审计准备指南

soc2-compliance
alirezarezvani/claude-skills
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本指南为SaaS和云基础设施公司准备SOC 2 Type I和Type II审计提供全流程支持。内容涵盖信任服务标准（TSC）映射、控制矩阵生成、差距分析、证据收集和合规性评估。帮助企业系统化地建立控制体系，满足企业客户对运营可靠性和治理透明度的要求。
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Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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分阶段调试流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能强制执行一套严格的五阶段调试协议（重现、隔离、根因分析、修复、验证）。它要求AI代理在修改代码前必须完成系统性的、科学的流程，防止盲目猜测和过早修补。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的Bug，确保修复的准确性和可靠性。
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医疗临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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Laravel插件发现与评估

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affaan-m/everything-claude-code
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该工具用于发现、审核和评估Laravel插件。用户可以根据关键词搜索，并按健康度（如健康、不健康）筛选，同时验证不同Laravel和PHP版本的兼容性。它帮助开发者选择维护良好、稳定可靠的插件，确保项目质量。
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备份完整性验证与恢复测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的备份可靠性验证框架。它自动化了加密哈希验证、在隔离环境中的模拟恢复测试、检测静默数据损坏（位翻转）以及扫描勒索软件痕迹。在发生重大事件或勒索软件攻击前使用，确保数据可恢复性和合规性。
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Vast.ai GPU资源租用管理

vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于管理、配置和销毁vast.ai上的GPU实例。它能深入分析您的深度学习任务，自动确定精确的硬件需求（如显存、GPU数量、存储空间），并搜索到最具成本效益、高可靠性的GPU资源。从任务分析到实验监控，全程管理GPU生命周期，确保您以最低成本租用到所需资源。
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自动化审计与运维库存

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个证据驱动的自动化审计工具，用于全面盘点企业级的自动化资源。它能帮助用户检查作业、钩子、连接器等组件的实时状态（是否运行、是否故障、是否冗余或缺失），从而在进行任何重大修改前，确保系统架构的稳定性和可靠性。
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DeFi自动做市商合约安全审计

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了用于去中心化金融（DeFi）自动做市商（AMM）智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞，帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。
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多智能体任务编排器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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