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LLM微调专家指南
fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
454
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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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 网页自动采集
firecrawl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
161
通过 Composio Firecrawl 集成,可在 Claude Code 中直接爬取页面、批量采集链接、提取结构化数据并监控抓取任务,适合终端驱动的 Web 数据流工作。
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Firecrawl CI/CD 自动化测试配置
firecrawl-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
本指南指导用户配置 Firecrawl 的 CI/CD 集成。它涵盖了使用 GitHub Actions设置自动化测试流程,包括API密钥管理、单元测试和实时的集成测试。用于确保网页爬取功能在每一次代码修改或合并时都能自动验证,保证数据提取的准确性和系统稳定性。
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结构化数据提取与批量网页抓取
firecrawl-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
这是一个高级工作流,用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能:使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取;高效批量抓取多个已知URL;以及快速生成网站地图,发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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Web数据采集与结构化提取
firecrawl-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
164
Firecrawl是一个强大的网络数据采集API,用于从网站中获取和处理信息。它支持单页抓取、多页爬取、站点地图生成和利用LLM进行结构化数据提取。适用于构建数据管道、自动化内容监控或进行市场数据分析。
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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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Firecrawl内容爬取与摄取架构
firecrawl-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理,使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。
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爬虫可靠性和容错设计
firecrawl-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
287
本技能集提供了在生产环境中构建稳定、高可靠性爬虫管道的模式。涵盖了电路断路器、内容验证、爬取回退机制和指数退避等高级设计,旨在解决爬取超时、内容缺失或API调用失败等常见问题,确保数据提取的连续性和完整性。
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Firecrawl安全最佳实践
firecrawl-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
419
本指南详细介绍了集成Firecrawl时的安全最佳实践。内容涵盖了关键的API密钥管理(使用环境变量,避免硬编码)、使用HMAC-SHA256验证Webhook签名以确保数据完整性、跨环境密钥分离,以及对爬取内容的净化处理,用于防御XSS和PII泄露。适用于构建高安全性的生产系统。
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Fireflies.ai 调试诊断包
fireflies-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
该工具用于收集Fireflies.ai的全面诊断证据。它能够捕获环境信息(如Node/Python版本、OS)、检查API连通性、获取账户元数据,并抓取最近会议的元数据。生成的诊断包是安全、脱敏的,非常适合用于提交技术支持工单或排查复杂的平台问题。
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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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