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API 客户端生成器

api-client-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
自动识别与 API 客户端生成器相关的请求，提供第三方集成、SDK 构建、Webhooks 与 OAuth 的实现指导及代码配置示例，确保遵循行业惯例。
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API 客户端生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
446
自动识别与 API 客户端生成器相关的请求，提供第三方集成、SDK 构建、Webhooks 与 OAuth 的实现指导及代码配置示例，确保遵循行业惯例。
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Apollo潜在客户搜索与完善工作流

apollo-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
71
本技能提供基于Apollo.io的完整潜在客户（Lead）获取工作流。它支持根据公司领域、职位、行业等条件免费搜索潜在联系人或公司。同时，它集成高级数据富集功能，能将初步搜索结果转化为包含电子邮件、电话等关键信息的合格销售线索。
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Apollo成本与配额管理

apollo-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
此工具旨在优化Apollo.io的API使用成本和配额。它通过实现每日预算跟踪、去重机制和潜在客户评分系统，确保用户不会过度或重复花费API配额。特别适用于需要进行大规模数据丰富化、严格控制成本的场景。
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Apollo集成参考架构设计

apollo-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
本知识模块提供了生产级的Apollo.io系统集成参考架构。它详细指导了如何构建一套分层的、完整的系统，涵盖了API服务层、业务逻辑层、后台任务队列以及数据模型，适用于构建专业的销售情报和客户关系管理同步系统。
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Apollo API集成最佳实践

apollo-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
提供了一套生产级别的TypeScript代码模式，用于与Apollo.io REST API进行可靠集成。该模式涵盖了类型安全的客户端构建（使用Zod），自定义错误处理、指数退避重试机制、异步分页迭代和速率感知的批量数据处理，确保API调用具备极高的稳定性和健壮性，适用于企业级应用开发。
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Next.js 身份验证方案

auth-patterns
davepoon/buildwithclaude
99
介绍在 Next.js 中通过 NextAuth、JWT、会话和中间件保护等方式实现认证与授权，并提供客户端与服务端组件的登录登出流程示例。
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Next.js 身份验证方案

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99
介绍在 Next.js 中通过 NextAuth、JWT、会话和中间件保护等方式实现认证与授权，并提供客户端与服务端组件的登录登出流程示例。
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Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)

azure-ai-agents-persistent-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
这是一个用于.NET环境的底层SDK，用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口，用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用，并支持通过向量存储实现文件检索（RAG）。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。
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Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)

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sickn33/antigravity-awesome-skills
471
这是一个用于.NET环境的底层SDK，用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口，用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用，并支持通过向量存储实现文件检索（RAG）。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

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70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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