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处理 Fireflies 转录事件

fireflies-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
456
本指南提供了一个完整的 Fireflies.ai Webhook 接收器实现。它包含了关键的 HMAC-SHA256 签名验证，确保接收数据的安全性。接收到转录完成事件后，脚本会进一步调用 Fireflies API，获取完整的会议纪要、摘要和行动项。适用于构建实时会议智能管线，实现数据自动化集成。
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取证数据采集

forensics-data-collector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
86
自动激活的取证数据采集技能，指导分析师完成相关流程，结合高级安全策略与合规要求，产出可验证的代码和配置。
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React函数式编程实战

fp-ts-react
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本指南提供了使用fp-ts在React中构建复杂应用的实用、类型安全的函数式编程模式。内容覆盖了如何处理可选值（Option）、管理错误状态（Either）、以及结构化数据获取和表单验证，帮助开发者构建出更具可预测性和健壮性的代码。
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全栈安全开发守护者

fullstack-guardian
Jeffallan/claude-skills
281
该技能指导开发健壮、安全的全栈网络应用。它确保安全覆盖整个应用栈，从数据库查询（参数化查询）到API端点（认证/授权），再到前端组件（输入验证、输出编码）。适用于构建端到端功能、微服务或REST API，这些功能需要同时关注前端、后端和安全最佳实践。
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生成API合约和规范文档

generating-api-contracts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
63
该工具能够从现有的代码库、设计文档或数据库模式自动生成完整的API合约和OpenAPI规范（3.0/3.1）。它创建了API的“单一事实来源”，支持文档生成、使用Pact进行消费者驱动的合约测试，并可用于代码生成。适用于需要定义、验证和高度结构化API接口的场景。
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Google Ads 自动化工具

googleads-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
143
通过 Rube MCP 接入 GA4，自动列出 Google Ads 链接、验证维度指标兼容性并运行定制性能报表，便于快速分析广告账户与属性数据。
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gRPC 服务生成器

grpc-service-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
自动协助后端工程师生成 gRPC 服务，提供 Node.js、Python、Go 等语言的规范模板，并验证数据库、缓存与消息配置以确保符合生产就绪标准。
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Guidewire 安全基础实现

guidewire-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本指南详细介绍了与 Guidewire 系统集成的关键安全措施，这些系统涉及处理敏感的保单持有人个人身份信息（PII）、索赔和财务数据。它涵盖了OAuth2 JWT认证、API角色范围控制、输入验证和敏感数据（PII）脱敏的最佳实践，旨在防止数据泄露并满足合规性要求。
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标准化API错误处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为API实现标准化、健壮的错误处理机制。它遵循RFC 7807规范，使用中央错误中间件和类型化的错误类，将验证失败、认证失败、数据库错误等所有类型的故障，统一转换为标准化的、机器可读的错误响应体，确保API的健壮性和一致性。
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Ideogram API健壮集成模式

ideogram-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套生产级的Ideogram API集成模式，适用于TypeScript和Python。它解决了API调用中的核心问题，包括单例客户端管理、指数退避重试机制（用于处理限流）以及使用Zod进行严格的响应数据验证。帮助开发者构建出高稳定性和高可靠性的AI应用。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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