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Shopify数据处理与合规
shopify-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本指南为构建Shopify应用的开发者提供全面的数据处理合规指导。内容涵盖了如何正确处理敏感的客户PII,包括实现强制性的GDPR/CCPA隐私Webhook、执行数据最小化原则,以及建立标准的数据保留和清理策略,确保应用符合法律法规要求并顺利通过App Store审核。
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Shopify GraphQL 产品查询入门
shopify-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
本技能提供了一个最小化、可运行的示例,用于通过 Shopify GraphQL 管理 API 连接到商店。它指导用户如何初始化客户端、进行身份验证,并执行查询来获取产品和商品变体详情。非常适合开发人员进行电商集成、API连接测试或学习基本的Shopify数据查询模式。
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Shopify电商数据迁移指南
shopify-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
这是一份关于将整个电商平台迁移到Shopify的深度指南。它详细介绍了如何使用Shopify的GraphQL API、批量变异操作(如productSet)和分阶段上传等高级方法,转移产品目录、客户记录、历史订单和库存数据。主要适用于进行平台重构建或从其他电商系统迁移数据。
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Shopify API 集成最佳实践
shopify-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本技能集提供了一套生产级、高可维护的Shopify API开发模式。涵盖类型化GraphQL客户端、多租户管理、基于游标的分页和批量数据操作。适用于构建高性能、稳定可靠的Shopify电商平台集成。
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Webiny内容管理系统抽象组件
webiny-admin-cms-catalog
webiny/webiny-js
433
本目录提供了Webiny内容管理系统(CMS)的全面抽象组件集。它包含内容录入编辑、批量操作、GraphQL客户端交互、数据模型定义等核心功能块。开发者应根据需要导入特定抽象类和类型,确保构建界面和业务逻辑的准确性。
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管理后台GraphQL客户端抽象
webiny-admin-graphql-client-catalog
webiny/webiny-js
77
提供了一个可重用、标准化的抽象层,用于连接管理后台的GraphQL API。它确保了整个应用在数据获取和类型管理上保持一致性,简化了复杂API的交互。开发者需导入客户端并查阅源码以获取精确的接口和类型。
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OpenSearch客户端及索引抽象层
webiny-api-opensearch-catalog
webiny/webiny-js
184
本模块提供了10个核心的OpenSearch抽象层,用于实现与OpenSearch的深度交互。功能涵盖了客户端连接创建、数据字段定义、索引管理以及复杂的查询构建操作。它是一个基础API层,旨在确保开发者能够以标准化的、可靠的方式集成OpenSearch功能。
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DNS重绑定攻击(客户端)
dns-rebinding-attacks
yaklang/hack-skills
315
该手册详细介绍了DNS重绑定技术的专家级利用方法。它用于渗透测试中,旨在绕过同源策略(SOP)。通过攻击目标客户端的DNS解析机制,攻击者可以诱使浏览器向内部、非公开的网络服务(如云元数据服务)发送请求,同时欺骗客户端认为请求源自一个可信的域名。
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数据库抽象与客户端目录
webiny-api-db-catalog
webiny/webiny-js
183
这是一个提供一套标准数据库抽象层和实用客户端的目录。它集成了`DbRegistry`、`DynamoDBClient`等核心组件,旨在帮助开发者标准化数据访问逻辑。使用这些组件可以确保应用在数据持久化层具备强类型安全、良好的模块化结构,提升开发效率。
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高管智囊团虚拟团队
c-level-agents
alirezarezvani/claude-skills
431
为创始人提供虚拟高管团队,包含13个角色化智能体和21个斜杠命令,覆盖财务、营销、销售、产品、运营、人力、安全、法务、数据、AI、客户成功、工程及幕僚长等领域,支持强制提问办公时间、董事会审议、战略冲刺及元路由决策。
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首席数据官战略顾问
chief-data-officer-advisor
alirezarezvani/claude-skills
478
为初创公司和创始人提供高层战略咨询。涵盖了包括AI训练数据权利、数据治理、数据架构选型(湖仓一体、数据网格)以及客户数据资产价值评估等核心决策。帮助用户解决战略层面的数据困境,而非战术工程问题。
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潜在客户名单构建与筛选
prospecting
coreyhaines31/marketingskills
433
本技能旨在系统性地寻找、筛选和构建高度精确的潜在客户名单。它支持多种业务场景,包括B2B SaaS公司、通用B2B企业、本地小商家以及早期需求信号挖掘。流程涵盖了定义理想客户画像(ICP)、数据源整合、严格资质验证和目标优先级排序,确保提供的名单是可直接用于外联的。
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