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Supabase速率限制与配额管理

supabase-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
本指南详细指导如何管理Supabase的各项资源限制和配额（包括API请求、认证、存储和实时通信）。内容涵盖不同套餐级别的配额理解、使用Supavisor进行连接池配置，以及实现基于指数退避（exponential backoff）的重试机制，帮助开发者在遇到限流（429）错误时保持应用的高可靠性和稳定性。
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Supabase可靠性设计模式

supabase-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本技能包指导开发者构建高容错性的Supabase应用。它涵盖了电路熔断器、离线队列、优雅降级、指数退避重试和双写模式等关键系统设计模式。帮助您解决网络抖动、服务宕机和瞬时错误，确保应用在任何环境下都能保持高可靠性和用户体验。
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业务自动化调查创建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
244
在提及调查创建或相关自动化需求时，自动提供业务流程中调查创建的指导、最佳实践及生产就绪的配置，助力工作流自动化。
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SVG 图标生成器

svg-icon-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
425
自动提供 SVG 图标生成指导，包含最佳实践、可用代码与校验，助力图示、图表、演示等视觉内容任务。
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构建Tailwind设计系统

tailwind-design-system
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本技能用于指导使用Tailwind CSS构建专业级设计系统。它涵盖设计令牌（tokens）、组件变体、响应式模式和可访问性等高级主题。适用于构建组件库、实现主题化，或需要跨代码库统一用户界面（UI）模式的场景。
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测试驱动开发流程指引

tdd-guide
alirezarezvani/claude-skills
261
本指南旨在帮助开发者掌握测试驱动开发（TDD）的最佳实践流程。它涵盖了针对多种语言的单元测试生成、跨框架（如Jest、Pytest）的测试覆盖率分析，以及红-绿-重构（Red-Green-Refactor）循环的指导。适用于需要编写测试用例、提高代码覆盖率或遵循规范先行开发流程的场景。
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高级测试驱动开发编排器

tdd-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
这是一个专家级的测试驱动开发（TDD）编排技能。它指导用户掌握完整的红-绿-重构流程，擅长协调复杂的、多代理的测试工作流，并整合了行为驱动（BDD）、验收测试驱动（ATDD）和AI辅助测试生成等现代最佳实践。适用于确保在复杂软件项目中构建高可靠性、高可维护性的系统。
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TDD绿色阶段最小代码实现

tdd-workflows-tdd-green
sickn33/antigravity-awesome-skills
435
本技能用于指导开发者进行TDD流程中的“绿色阶段”。核心原则是：只实现通过当前失败测试所需的最小代码量。这有助于快速搭建功能骨架和验证业务逻辑，避免过早陷入复杂的架构设计，将重构留待后续阶段。
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技术图解分析器

technical-diagram-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
170
为技术图解场景提供自动化分析指导，涵盖图表、演示及视觉文档，输出符合行业标准的代码与配置，帮助用户掌握最佳实践并验证成果。
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Telegram 迷你应用架构

telegram-mini-app
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
提供 Telegram Mini App 全流程指导，涵盖 TON 生态、Web App API、加密支付、用户认证、病毒式传播与 UX 规范，帮助团队在 Telegram 内部署游戏、DeFi 或变现工具。
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模板自动化编排

templated-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
242
指导通过 Composio 的 Rube MCP 连接模板工具包，先检索最新工具模式，再管理连接并通过多步 MCP 调用执行任务，确保会话、内存与分页处理正确。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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