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Claude应用生产部署清单
clade-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
104
这是一个用于确保基于Claude应用的生产环境就绪度的详尽清单。它涵盖了从API安全、错误处理、成本控制到性能监控的所有关键环节,帮助开发者系统性地进行全面审查,确保应用在正式上线前具备高可用性和稳定性。
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Anthropic Claude SDK 最佳实践
clade-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
本指南提供了使用 Anthropic Claude API 的生产级最佳实践模式。它覆盖了TypeScript和Python客户端的配置、健壮的错误处理机制、各种流式传输实现、提示缓存以及批量任务处理,帮助开发者构建高性能、高可靠性的AI应用。
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代码库深度清理与质量优化
cleanup-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本技能提供全面的代码库清理服务,覆盖了包括死代码、类型安全、安全漏洞、性能优化和重复代码等11个关键维度。它通过分析代码、评估置信度并利用构建/测试门禁来验证所有更改。适用于处理技术债积聚、大型功能迭代后,或在发布前提升代码鲁棒性和可维护性。
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ClickHouse数据模型设计
clickhouse-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本指南详细介绍了ClickHouse的高性能数据建模最佳实践。内容涵盖了如何根据业务场景选择合适的MergeTree引擎,如何设计ORDER BY键以优化查询速度,以及如何利用分区(Partitioning)管理大规模数据,适用于构建数据仓库和分析系统。
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ClickHouse故障排查手册
clickhouse-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南提供了一套完整的ClickHouse故障排查流程。它涵盖了从服务器宕机、性能急剧下降到查询卡死等各类场景,通过系统表查询、SQL命令和Bash脚本,指导用户进行分级诊断(P1-P3),并提供从恢复服务到优化配置的详细修复步骤。
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ClickHouse可观测性监控配置
clickhouse-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
本指南提供了完整的ClickHouse可观测性监控解决方案。内容涵盖了如何利用系统表查询获取核心指标,如何将这些指标集成到Prometheus进行数据采集,并最终在Grafana上构建仪表盘。它用于监控生产环境的查询性能、数据合并健康度、资源使用和错误率,帮助运维人员进行系统调优和告警配置。
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ClickHouse性能调优指南
clickhouse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
206
本指南提供了一套完整的ClickHouse高性能优化方案。内容涵盖慢查询诊断、优化ORDER BY键、创建数据跳过索引(Bloom/Set/MinMax)、使用投影(Projections)和物化视图,以及调整服务器参数。帮助用户解决大数据OLAP查询缓慢问题,显著提升数据分析和实时报告的效率。
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ClickUp API 可观测性监控
clickup-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能提供全面的ClickUp API可观测性监控能力。它通过代码插桩机制,捕获请求速率、延迟(P95)、错误计数和速率限制使用情况等核心指标。支持将数据发送到Prometheus进行指标收集,使用OpenTelemetry进行分布式追踪,并实现结构化日志记录。可用于构建健壮的仪表板,并设置API性能告警规则。
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ClickUp API性能调优指南
clickup-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
本指南提供了优化与ClickUp API v2交互性能的进阶策略。内容涵盖了实现缓存层次结构、高效异步分页处理、连接池管理以及速率限制控制等关键技术。适用于需要构建高吞吐量、低延迟的自动化集成系统。
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代码质量评审指南
code-review
PrefectHQ/fastmcp
238
本技能提供了一套全面的代码审查框架,指导开发者从四个核心维度审阅代码:正确性(功能和边界案例)、可维护性(代码清晰度和文档)、性能(效率和资源使用)和安全性(输入校验和漏洞管理)。同时,它强调提供具体、可操作、且建设性的反馈,以提升整体代码质量。
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Cohere AI云平台部署集成
cohere-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
397
本技能提供了将基于 Cohere API v2 的应用程序部署到多个主流云平台(如 Vercel、Fly.io 和 Google Cloud Run)的完整指南。它涵盖了生产环境所需的密钥管理、健康检查、流式聊天实现和性能优化,确保AI应用稳定可靠地投入使用。
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Cohere API 可观测性监控
cohere-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
本技能提供了一套生产级的可观测性解决方案,用于监控 Cohere API v2 的运行状态。它集成了 Prometheus 指标、OpenTelemetry 追踪和告警规则,可全面追踪调用延迟、Token消耗、错误率和成本等关键运营指标,确保AI应用系统的可靠运行和性能监控。
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