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Bitbucket 自动化工具

bitbucket-automation
davepoon/buildwithclaude
233
通过 Rube MCP 的 Composio 工具包自动化管理 Bitbucket 的仓库、拉取请求、分支、问题与工作区，结合工具架构和 OAuth 连接，适合运维与开发团队。
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Booqable自动化流程

booqable-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
306
通过 Rube MCP 的 Composio 工具链自动化 Booqable 操作，强调先搜索工具、检查连接并复用会话，然后按搜索反馈的 schema 依次执行单工具或批量工具工作流，适配租赁与库存场景。
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GitOps 流程构建器

building-gitops-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
285
为 ArgoCD 或 Flux 生成可投产的 GitOps 流程，自动输出清晰的配置文件、仓库结构建议与部署指导，确保 Kubernetes 集群与 Git 中的期望状态一致。
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ClickHouse数据分析与工程模式

cc-skill-clickhouse-io
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化（如过滤、聚合、窗口函数）、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等，旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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清晰门控验证系统

clarity-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
123
Clarity Gate 在 RAG 知识库摄入前验证文档的认知质量，生成 CGD、验证 SOT 表格、运行 claim/document hash 脚本，确保没有假设被当作事实。
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代码库自动化推荐引擎

claude-automation-recommender
anthropics/claude-plugins-official
432
该技能能够深入分析现有代码库的结构、依赖和技术栈，并据此推荐定制化的Claude Code自动化配置。它覆盖了钩子、子代理、技能等多个维度，旨在帮助用户优化开发流程、提升代码一致性，提高整个项目的开发效率。
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CLAUDE.md 质量审查

claude-md-improver
anthropics/claude-plugins-official
91
查找、评分并汇报仓库中的 CLAUDE.md 文件质量，识别命令、架构与关键提示的缺失，再在确认后定向补充描述，保持项目上下文的清晰、可操作。
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自学习与纠错系统

claude-reflect
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。
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跨平台认证系统迁移指南

clerk-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
本指南详细介绍了如何将从Auth0、Firebase、Supabase或NextAuth等现有认证系统迁移到Clerk。内容涵盖用户数据导出、批量导入、更新数据库引用和重写前端/后端认证代码，确保平稳、分阶段地切换用户认证服务。
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开源嵌入向量数据库

chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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自动化技术文档生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能充当专业文档专家，能够从源代码中自动提取信息，生成全面、可维护的技术文档。它能分析代码库，生成API文档、系统架构图、用户指南和技术参考等多种文档，确保文档与代码同步，适用于构建自动化文档流水线。
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技术债务分析与重构规划

code-refactoring-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的代码库分析工具，用于识别、量化和优先处理所有形式的技术债务，包括代码重复、架构缺陷、技术栈滞后和测试覆盖率不足。它能计算出技术债务对开发速度、维护成本和业务风险的实际影响，并输出一份具有明确投资回报率（ROI）的、分阶段的重构路线图。
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