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完成开发分支

finishing-a-development-branch
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
通过验证测试、提供合并/推送/保留/丢弃四个明确选项，并按需清理工作区，帮助安全完成开发分支的收尾工作。
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精通Firebase后端架构设计

firebase
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能深入讲解如何使用Firebase构建完整且健壮的后端系统。核心知识点在于指导开发者从传统的关系型思维转向NoSQL的查询驱动思维，进行数据模型设计。内容重点强调了安全规则的编写、数据去规范化（denormalization）的最佳实践，确保构建的后端既高效又安全。
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Firebase与Vertex AI全栈集成

firebase-vertex-ai
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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Firecrawl爬虫配置与认证

firecrawl-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本指南提供Firecrawl SDK的完整配置教程，涵盖Node.js和Python两种环境。它详细介绍了如何使用npm或pip安装SDK，并指导用户如何通过设置环境变量来安全配置API密钥。适用于需要将网页内容结构化抓取、提取Markdown或构建新爬虫项目的开发场景。
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Firecrawl陷阱与最佳实践指南

firecrawl-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南汇总了使用Firecrawl进行网络爬取和内容提取时常见的误区和反模式。它提供了一个实用的代码审查清单，帮助开发者避免无限爬取、格式缺失、过度轮询等陷阱，确保数据管道的稳定性和高效性。
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Firecrawl 本地开发环境搭建

firecrawl-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本指南提供了Firecrawl集成项目的完整本地开发环境设置方案。它通过自托管Docker容器运行Firecrawl，无需消耗API点数。支持使用Mock SDK进行单元测试，并连接到本地实例进行完整集成测试，确保开发流程顺畅高效，适用于任何需要爬取和提取网页数据的项目。
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多环境爬虫爬取配置指南

firecrawl-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
本技能指导用户如何为Firecrawl配置可靠的多环境（开发、预发布、生产）爬取流程。核心目标是解决跨环境的配置和成本控制问题。内容涵盖了使用Docker进行本地自托管、环境隔离配置，以及构建安全的爬取封装层，确保数据抓取流程的稳定性和成本可控性。
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Firecrawl SDK升级与迁移指南

firecrawl-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了Firecrawl SDK的升级流程，指导用户如何从旧版本（v0/v1）迁移到最新API版本（v2）。它涵盖了从页面抓取到内容提取等核心功能中的所有破坏性变更，帮助开发者平稳过渡到最新的开发标准。
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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本地开发环境配置

fireflies-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本指南详细介绍了一套完整的Fireflies.ai GraphQL集成本地开发工作流。它指导用户如何设置项目结构，通过录制真实API响应创建模拟数据（fixtures），并构建Mock客户端进行单元测试。使用此流程可以确保开发人员在不依赖实时API的情况下，进行快速、可靠的本地化开发和测试。
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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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Fireflies GraphQL客户端模式

fireflies-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本资料集提供了用于Fireflies.ai API的生产级、类型安全的GraphQL客户端模式，支持TypeScript和Python。它解决了工程中的关键问题，如稳健的错误处理、单例管理、多租户支持和数据结构验证，帮助开发者构建稳定、可扩展的API集成层。
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