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Veeva Vault API 集成与调优

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172
本指南旨在为开发者提供 Veeva Vault 的系统集成和成本调优方法。内容涵盖了使用 REST API、VQL 查询语言和 VAPIL Java SDK 的全流程，包括身份验证、数据操作模式、文档生命周期管理和错误处理，是生命科学领域进行文档管理和临床运营的重要技术参考。
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Veeva Vault数据处理模式

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401
本技能指南提供了专为Veeva Vault部署设计的企业级数据处理模式。它指导用户如何在受监管的生命科学等行业中进行高级数据操作，涵盖了利用VQL进行高效数据检索、API集成以及在写入、读取或编辑关键企业数据时确保合规的最佳实践。
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Veeva Vault调试与API指南

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306
本指南是为开发者准备的Veeva Vault调试工具包，涵盖REST API、VQL查询和VAPIL Java SDK的使用。它指导用户如何进行身份验证、执行复杂的文档查询以及处理生命周期状态冲突，适用于生命科学领域的系统集成和数据管理。
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Veeva Vault API集成与开发指南

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266
本指南提供了与Veeva Vault平台的全面集成支持。内容涵盖使用REST API进行数据操作、执行复杂的VQL查询，以及利用VAPIL Java SDK。适用于生命科学领域的文档生命周期管理、CRM数据交互及业务流程开发。
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Veeva Vault文档管理API指南

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332
本技能提供了使用Python和Veeva REST API在Veeva Vault中执行文档生命周期管理（CRUD）的完整指南。用户可以学习如何使用VQL查询文档元数据、检索特定文件、创建新文档并上传文件，适用于生命科学行业的系统集成和数据管理场景。
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Veeva Vault API认证与数据查询

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352
本指南详细介绍了如何使用REST API在生命科学领域的Veeva Vault平台进行身份认证和数据操作。它涵盖了通过用户名/密码或OAuth 2.0获取会话ID，以及使用VQL（Veeva查询语言）执行复杂数据查询，是进行系统集成的开发参考。
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Veeva Vault生产环境API指南

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183
本指南是用于生产环境的Veeva Vault操作检查清单。它涵盖了REST API的使用、VQL查询模式、VAPIL Java SDK集成等核心内容。用户可以学习如何在实际的文档管理和CRM业务场景中，进行身份验证、数据查询、处理生命周期状态及常见的错误排查。
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Veeva Vault API参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
500
本指南提供了Veeva Vault的参考架构指引，全面涵盖了REST API、VQL查询语言和VAPIL Java SDK的使用方法。内容包括认证、常见数据模式和错误处理机制，是开发人员构建基于Vault平台（适用于生命科学或CRM）集成解决方案的必备参考资料。
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Veeva Vault API与SDK模式指南

veeva-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
本指南为开发者提供了与Veeva Vault平台集成的全方位指导。内容涵盖使用Veeva Vault REST API、执行VQL查询以及利用VAPIL Java SDK的最佳实践，适用于生命科学和CRM领域的文档生命周期管理与数据操作。
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Veeva Vault Webhooks集成指南

veeva-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南提供了关于Veeva Vault Webhooks事件的全面技术指导。它涵盖了使用REST API、VQL查询和VAPIL Java SDK的集成技术细节。适用于生命科学、临床运营和CRM流程的专业人士，帮助实现强大的数据流和文档生命周期管理。
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VSCode API测试与自动化配置

vscode-httpyac-config
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347
本技能指导用户使用httpYac在VSCode中配置专业的API测试环境。它能将API文档转换为可执行的.http文件，支持复杂的认证流程（如OAuth2），实现多环境管理、通过响应数据进行请求链式传递，并支持与Git和CI/CD集成，适用于构建企业级的API自动化测试体系。
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Webflow CI/CD与GitHub Actions集成

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377
本指南提供完整的Webflow CI/CD配置方案，利用GitHub Actions实现自动化部署和测试流程。它支持单元测试（使用Mock SDK）、集成测试（使用真实API Token）以及CMS Schema验证。通过设置发布合并工作流，可确保Webflow项目的代码质量和数据一致性。
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