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Git 提交与推送工作流

git-pushing
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
本技能用于自动化完整的代码提交和推送流程。它会自动暂存所有更改，生成符合规范的 Conventional Commit 消息，并将代码推送到远程分支。适用于开发人员完成功能或修改后，需要可靠地共享工作成果，并遵循最佳实践的场景。
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Granola支持诊断信息包生成

granola-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
本工具用于为Granola应用生成完整的诊断信息包。它会自动收集系统配置、网络状态、音频设置和应用元数据，并将所有信息打包成一个ZIP文件，方便用户提交技术支持工单。当遇到复杂的软件故障，需要向技术支持团队提供详细证据时使用。该过程不会泄露任何会议内容或私人密钥。
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指威保险政策生命周期管理

guidewire-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
本技能通过云API实现了指威保险（Guidewire）政策中心的完整生命周期管理。它涵盖了从账户创建、提交申请、获取报价、绑定保单、签发到续期和批改等所有核心业务流程，适用于需要自动化处理保险业务流程的场景。
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Heyzine 自动化流程

heyzine-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
331
通过 Composio Rube MCP 连接件自动化 Heyzine 操作，要求先搜索工具定义、确认连接激活，再按检索到的 schema 提交通用的多步骤任务，适合重复 Heyzine 工作流场景。
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HTML注入测试

html-injection-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
梳理网页输入点，向 URL、POST 提交或可见字段注入 HTML 标签，展示篡改外观与钓鱼场景，并提供可用的漏洞和修复说明，供授权安全测评使用。
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自动PR迭代与CI状态同步

iterate-pr
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本技能自动化处理Pull Request的完整质量保障生命周期。它能系统地收集CI检查失败报告和分级代码审查反馈。工作流程指导用户进行根因分析、应用最小化修复、回复评论，并持续提交更新，直至所有检查全部通过，确保代码合并的质量和可靠性。
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Junglescout MCP 自动化

junglescout-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Junglescout 工具包，利用 Rube MCP 接口自动完成工具发现、连接检查与执行等工作流，强调先检索 schema、维护会话、遵循返回字段后再提交请求的规范流程。
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智能AI审计日志与合规记录

klingai-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作（如任务提交、状态变更、凭证使用），并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志，确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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CI/CD自动化视频内容生成

klingai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
214
该工具旨在将Kling AI视频生成能力集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中。开发者可以自动化地在代码提交或发布时，自动生成和更新产品演示、市场营销视频等视频素材，极大地提高了内容交付的效率和一致性。
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AI内容政策过滤与审核

klingai-content-policy
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能旨在为AI生成内容（如视频）提供强大的内容安全过滤和审核机制。它能够在用户提交提示词（Prompts）之前进行预过滤，阻止生成违反内容政策的内容（包括暴力、色情、仇恨言论、非法活动等），从而保护用户和开发者的API资源。提供了完整的Python代码实现，用于提示词检查和异常处理。
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Kling AI视频生成实战指南

klingai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能是为开发者设计的，提供使用Kling AI文本到视频API的完整实战指南。通过提供Python和Node.js代码示例，详细演示了完整的视频生成流程：提交文本提示词、轮询任务状态，并最终获取视频链接。适用于需要将AI视频生成功能集成到开发项目中的场景。
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AI视频使用量与成本分析

klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志，从而聚合关键指标（如成功率、总消耗点数和平均生成时间）。用户可以生成每日或周期性的成本报告，用于追踪资源使用模式和成本趋势，非常适合构建数据仪表板。
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