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开发环境搭建与本地测试流程

documenso-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南提供了一个完整的Documenso本地开发环境搭建流程。它详细涵盖了项目结构、环境配置（.env文件）、使用Docker部署服务（如PostgreSQL和MailHog）的方法，并提供了连接验证和测试数据清理脚本，确保开发人员可以高效、连贯地进行本地开发和测试。
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多环境 Documenso 配置与部署

documenso-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
本技能提供了一套完整的指南，用于在多个环境（开发、预发布、生产）中配置和管理 Documenso 系统。它详细介绍了环境隔离、密钥管理、构建环境感知客户端工厂以及设置安全守卫的最佳实践，适用于构建稳定、可控的多阶段软件部署流程。
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Exa多环境API配置指南

exa-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Exa搜索API的多环境配置管理方案。旨在指导用户为开发、预发布和生产环境设置独立的API密钥、搜索限制和缓存策略。通过实现环境隔离和成本控制，确保了应用在不同部署阶段的稳定性和可扩展性。
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Expo应用生产部署

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本技能指导用户完成Expo应用的完整生产部署流程。涵盖了构建配置、应用商店提交（iOS/Android）、OTA更新管理以及版本控制，帮助开发者确保应用能够稳定、可靠地发布到生产环境。
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Firebase与Vertex AI全栈集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
279
用于指导端到端的全栈应用开发，实现Firebase平台（Auth, Firestore, Hosting等）与Vertex AI/Gemini的深度集成。支持构建高度安全、具备数据检索增强生成（RAG）等功能的AI驱动应用，覆盖完整的开发、部署和运维流程。
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Fireflies.ai多平台部署集成指南

fireflies-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
154
本指南详细介绍了如何将Fireflies.ai集成部署到生产环境。内容涵盖GraphQL客户端配置、基于HMAC签名的Webhook接收器实现，以及在Vercel、Docker和Cloud Run等多个平台上的部署流程。适用于需要将AI会议数据流整合到生产服务的开发者。
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Fireflies多环境部署配置

fireflies-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
358
该指南详细介绍了如何在开发、预发布和生产等多个隔离环境中为Fireflies.ai配置系统。重点在于管理环境特定的密钥、API和Webhook URL。通过实现严格的环境分离，可以有效防止数据泄露，确保不同环境的配置和数据完全独立，适用于复杂的CI/CD和DevOps流程。
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Gamma CI集成与自动化测试

gamma-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
150
本指南详细介绍了如何使用GitHub Actions为Gamma驱动的应用配置持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它涵盖了设置自动化单元测试、运行专业的Gamma API集成测试，确保应用程序在构建过程中保持高质量和稳定。适用于需要建立健壮自动化测试工作流的开发者。
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多环境API配置管理

gamma-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本指南详细介绍了如何为SaaS服务配置跨环境（开发、预发布、生产）的API访问。它指导如何通过设置工作区、管理环境密钥（如使用AWS Secrets Manager）和实现环境卫兵，来确保代码在不同部署阶段的正确性和安全性。适用于构建健壮的CI/CD流程和客户端配置。
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集成生产环境就绪清单

gamma-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
这是一份全面的生产环境就绪检查清单，用于指导开发者在将任何系统集成部署到生产环境前，系统性地检查和验证所有关键环节。内容覆盖了安全性、错误处理、性能优化、监控告警和灾难恢复等多个关键维度。
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生产级Genkit应用流开发

genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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