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端到端测试框架指南

running-e2e-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
本指南提供了一个完整的端到端测试（E2E）框架和最佳实践。它指导用户如何模拟真实用户在整个应用栈（包括前端UI、API和数据库）上的全流程行为。内容涵盖了页面对象模型（POM）的构建、多浏览器配置、测试稳定性和各种错误处理的专业技巧，用于确保软件质量。
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Ruby 模糊测试指南

ruzzy
trailofbits/skills
335
Ruzzy 是基于 libFuzzer 的 Ruby 覆盖引导模糊测试器，支持纯 Ruby 代码与 C 扩展；依照安装步骤、Harness 模板和 sanitizer 配置，可对 Ruby 应用或 gem 的内存安全进行系统验证。
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SAST安全扫描工具配置指南

sast-configuration
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
本指南提供了一套全面的SAST（静态应用安全测试）工具配置流程，涵盖Semgrep、SonarQube和CodeQL等主流工具的设置。它指导用户如何将安全扫描集成到CI/CD流水线中，创建自定义安全规则，设置质量门控，从而主动发现和修复多语言代码中的安全漏洞，确保软件的最高安全性和合规性。
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安全扫描工具集

scanning-tools
sickn33/antigravity-awesome-skills
310
掌握网络资产探测、漏洞评估、Web应用测试及合规验证的核心扫描工具，涵盖工具选型、配置与实操流程。
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跨架构Sentry分布式追踪

sentry-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本指南详细介绍了如何在各种现代应用架构（如单体应用、微服务、无服务器、事件驱动系统、SPA和移动应用）中配置Sentry的错误追踪和性能监控。旨在指导开发者实现连贯的端到端分布式追踪，确保无论系统流程经过多少个运行时或部署目标，都能进行统一的故障排除和性能分析。
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Sentry错误追踪配置指南

sentry-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
336
本指南提供了一份全面的多语言教程，指导用户在Node.js、Python和浏览器等不同环境中安装和初始化Sentry SDK。内容涵盖了DSN设置、使用环境变量、配置版本号，以及实现系统级错误和性能追踪的最佳实践，确保应用在生产和CI/CD流程中的可观测性和稳定性。
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高并发Sentry监控优化

sentry-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
61
专为处理数百万事件的超高流量应用设计。本配置指南涵盖了自适应采样（根据端点负载调整采样率）、错误去重（减少重复上报量）以及SDK性能优化，确保在极高并发场景下仍能维持完整的错误可见性并保持最小的系统开销。
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Sentry性能跟踪与监控

sentry-performance-tracing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
322
本技能指导如何使用Sentry设置分布式追踪和性能监控。它涵盖了配置SDK（如设置采样率）以捕获应用的延迟、识别性能瓶颈，并在整个应用堆栈上追踪请求。内容包括手动创建业务逻辑跨度（Spans）和利用性能分析进行深入分析，实现全面的应用可观测性。
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Sentry性能调优与优化指南

sentry-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
本指南旨在优化Sentry性能监控流水线，帮助开发者在最小化SDK开销和事件成本的前提下，最大化监控信号的质量。内容涵盖了如何使用动态`tracesSampler`取代静态采样率、配置性能分析速率、防止高基数导致的性能下降，以及添加自定义测量指标，适用于高流量的生产环境应用。
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合成监控部署

setting-up-synthetic-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
自动完成合成监控的部署，包括识别关键端点、设计可用性、事务及 API 场景，并配置告警与可视化仪表板，帮助持续跟踪应用性能与可用性。
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配置Speak语言学习API

speak-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置，以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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语言学习本地开发与测试环境配置

speak-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
本指南旨在提供一套完整的语言学习应用本地开发工作流。它解决了离线开发和测试的痛点，通过配置模拟导师（Mock Tutor）响应、生成音频测试素材（Fixtures）和实现详细的发音评分调试模式，确保开发人员能够高效、准确地进行单元和集成测试，无需依赖实时API。
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