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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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Gamma架构参考模式
gamma-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
本指南提供了构建可扩展、可维护的Gamma企业级集成系统的参考架构模式。它详细介绍了基础模式、服务层模式和事件驱动模式三种架构,覆盖了从简单原型到高吞吐量的微服务系统,是系统架构师和开发者进行系统设计和集成规划的权威参考。
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Gamma API客户端模式与实现
gamma-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本技能提供了一套全面的、生产级的TypeScript代码模式,用于与缺乏官方SDK的Gamma REST API进行交互。它包含了类型安全的客户端封装、异步轮询机制、结构化的错误处理以及复杂的生成工作流(如基于模板的生成)。适用于需要深度集成Gamma内容生成服务的企业级应用开发场景。
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Gamma API安全最佳实践
gamma-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
本技能指导用户如何为Gamma API集成实施全面的安全措施。内容涵盖API密钥的安全存储(使用环境变量)、密钥轮换流程、请求签名验证、最小权限原则和审计日志记录等行业最佳实践,旨在帮助开发者构建安全稳定的应用。
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多智能体AI工作流编排
gastown
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
149
这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期,包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并,确保复杂的并行AI任务得以高效完成。
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GDPR合规数据处理指南
gdpr-data-handling
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
本技能提供了一套实用的指南,用于实现符合《通用数据保护条例》(GDPR)要求的数据处理流程、用户同意管理和隐私保护控制。适用于开发处理欧盟个人数据的系统,处理数据主体请求(DSR)以及进行隐私优先架构设计。
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Gemini API开发指南
gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型,实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践,适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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API文档生成与开发门户
generating-api-docs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本技能能够将OpenAPI规范转化为全面、互动的API文档站点。它能自动生成多语言可运行代码示例(如cURL, Python, JS, Go),并包含详细的认证流程指南、错误码参考和版本控制功能,是构建专业开发者门户的关键工具。
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数据库种子数据生成器
generating-database-seed-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
448
快速为开发、测试或演示环境生成符合表结构约束的真实感种子数据与脚本,利用 Faker 维护数据类型和关系并可调整数据量,以便快速填充数据库。
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ORM 代码生成器
generating-orm-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
根据用户对 ORM 框架(如 TypeORM、Prisma、SQLAlchemy 等)的需求自动生成实体模型和数据库模式,支持数据库到代码或代码到数据库的映射,快速推进后端开发。
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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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