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情境驱动的开发流程指南

context-driven-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
本指南将项目上下文（Context）视为与代码同等重要的核心资产。它指导用户建立系统化的项目文档（包括产品愿景、技术栈、工作流等），确保开发过程的每一步都具备高度的结构化和一致性，特别适用于管理复杂系统和与AI模型协作进行开发。
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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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上下文优化策略

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sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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AI编程上下文管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
本指南详细介绍了如何在AI编程环境中（如Cursor）优化上下文窗口的使用。它教会用户如何通过策略性地使用@提及、管理上下文信息和利用代码库、文档等多种来源，避免上下文溢出，确保AI能够为复杂的开发任务提供高度准确和相关的代码建议。
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Documenso文档创建与签署工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流指导用户使用Documenso API完成完整的法律文件创建流程。它涵盖文档壳创建、PDF上传、多角色接收者（签署人、审批人等）管理、设置签署顺序，以及在文档各处添加签名、日期等交互字段。适用于构建复杂的企业级多方签署流程。
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文档生命周期与PII数据管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了如何在Documenso集成中管理完整的文档生命周期。它涵盖了安全的PII数据处理、实施自动化数据保留策略（如旧草稿清理和文档归档），以及处理GDPR等数据主体请求，确保数据流程的合规性和安全性。
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企业级RBAC和团队管理配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户配置Documenso的企业级角色权限控制（RBAC）和团队管理。内容涵盖了定义Owner/Admin/Member等精细化角色、集成OIDC单点登录（SSO）、设置审计日志，以及处理多租户架构。适用于构建安全、大规模、企业级文档管理系统的场景。
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文档签署API配置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Documenso SDK和API进行设置和认证。用户将学习如何安装SDK（支持TypeScript和Python），生成安全的API密钥，并初始化客户端连接，支持v1和推荐的v2 API版本。涵盖了最佳实践和安全凭证管理，确保项目能顺利开始文档签署集成。
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文档签名安全最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了与Documenso文档签名集成所需的关键安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全管理（必须使用环境变量）、健壮的Webhook密钥验证（防止时序攻击）、基于最小权限原则的文档访问控制，以及自托管环境下的安全证书和密钥生成流程。
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DocuSign 自动化工具

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davepoon/buildwithclaude
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通过 Rube MCP 的 Composio DocuSign 工具集自动管理模板、创建信封、发送签署、追踪状态并追加文档，便于将常规电子签名流程自动化。
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雇佣合同与人力资源文档模板

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具提供一套全面的模板和模式，用于创建法律合规的雇佣相关文件。它涵盖了从雇佣合同、录用函到员工手册和企业内部人力资源政策等全套文档，帮助企业标准化员工入职和员工管理流程。
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Apple设计项目上下文管理

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该技能用于为Apple产品开发生成和维护结构化的设计上下文文档。它能自动从项目中提取信息，涵盖产品概述、目标平台、技术栈、设计系统、无障碍要求等多个维度。使用此文档可以确保后续的开发和设计决策保持高度一致性和准确性，避免重复提问和信息遗漏。
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