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工作流技能设计指南

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trailofbits/skills

为 Claude Code 技能设计工作流结构提供指导，包括分阶段流程、决策路由、子代理协作与渐进式披露，确保多步自动化可控可靠。

DevOps 自动化蓝图

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

面向生产环境的 DevOps 自动化说明书，覆盖 GitHub Actions、Docker 多阶段构建、Helm Chart、ArgoCD GitOps、Kubernetes 清单和监控指标，帮助团队构建可重复且可靠的交付流程。

Docker 构建最佳实践

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

汇总 Docker 构建与运行的最佳实践，涵盖多阶段构建、独立依赖、Compose 健康探针、.dockerignore、镜像分析与安全反模式，帮助打造更可靠紧凑的容器流水线。

Docker 容器化专家

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提供深入的 Docker 容器化能力，包括多阶段构建、缓存优化、安全加固、编排适配与生产部署验证，帮助团队交付轻量、安全、可观测的服务镜像。

本地 Docker 模式指南

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为本地开发提供一套 Docker 与 Docker Compose 最佳实践，包含多阶段镜像、覆写配置、安全策略、网络与卷治理，以及调试命令的使用说明。

Fireflies 多环境配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

针对开发、预发布、生产环境分别配置 Fireflies.ai 的秘钥与参数，结合环境检测、CI/CD 变量和密钥管理，确保各阶段配置隔离、避免数据串扰的部署流程。

GitOps 部署实战

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sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 ArgoCD 或 Flux 实现 Kubernetes 的 GitOps 流程，涵盖自动部署、分阶段投放、多集群同步、秘钥管理等实践。

Ideogram多环境部署配置

ideogram-multi-env-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过为开发、预发、生产环境分别配置 API Key、TypeScript 配置文件和秘密管理策略，确保 Ideogram 在每个阶段都拥有独立的配置、缓存策略与安全保障，适合多环境部署时统一管理。

智能多代理问题解决

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sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍一个四阶段多代理流程，借助 AI 辅助工具、可观测平台和 git bisect 自动化，在生产环境中系统性定位根因、实现最小修复并验证系统韧性。

KlingAI 视频生成监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

实时追踪 Kling AI 视频生成任务，轮询状态、响应阶段变更，并通过仪表盘和告警展示多任务进度，帮助运维或制作团队掌握全局。

Lindy 迁移深度解析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为团队提供 Lindy AI 集成迁移流程，从评估范围、合并代理、分阶段部署到数据转换与回滚验证，附带清单确保上线前的多环境准备与质量保障。

MLflow 生命周期追踪

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

MLflow 提供与框架无关的机器学习生命周期套件，涵盖实验追踪、模型注册版本与阶段管理、指标与工件记录以及多平台部署，帮助团队复现实验并协同交付。

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