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Lokalise API性能调优指南
lokalise-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
本技能指导如何优化与Lokalise API的交互效率。涵盖了处理海量数据集的游标分页(Cursor Pagination)、利用项目活动时间戳实现本地缓存,以及进行高效的批量数据操作(如创建和更新键值)。适用于构建高性能、可扩展的翻译集成或自动化流程。
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本地化生产部署检查清单
lokalise-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
这是一个用于本地化生产环境的综合审计工具。它通过自动化执行多步骤检查,确保国际化(i18n)部署的质量。主要功能包括:检查所有目标语言的翻译覆盖率;检测代码和本地化资源键是否同步(识别缺失或孤立的键);以及验证本地化文件的格式和占位符。在应用上线前使用,确保本地化配置的完整性和准确性。
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本地化国际化参考架构指南
lokalise-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
234
本指南提供了一套生产级别的参考架构,用于将Lokalise翻译管理系统(TMS)集成到Web应用中。内容涵盖了完整的端到端翻译生命周期,包括最佳实践的项目布局、i18n文件组织、CI/CD工作流(构建时与OTA路径)以及API客户端实现。适合用于建立多语言支持标准,或规范化团队的本地化流程。
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MaintainX本地开发环境配置
maintainx-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
本指南提供了一套完整的本地开发环境设置流程,用于构建和测试MaintainX集成。流程基于TypeScript,集成了热重载、Mock API服务器和自动化测试。它为开发者提供了一个沙箱式环境,确保代码开发和调试的效率与可靠性。
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MaintainX Webhook事件处理
maintainx-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
374
本技能指南用于实现与MaintainX系统的实时、事件驱动集成。它指导用户如何配置和处理工作订单状态变更、资产更新等实时事件。内容涵盖了Webhook的注册、签名验证(HMAC)、幂等性处理,以及本地开发环境(如使用ngrok)的搭建,确保数据同步的可靠性。
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Mistral AI 本地开发流程配置
mistral-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
81
本指南用于为Mistral AI集成配置一套快速、可重复的本地开发工作流。它涵盖了项目骨架搭建、使用tsx实现热重载、通过Vitest进行单元测试(mocking)和执行实时API集成测试。适用于构建稳定、高效的AI应用开发环境。
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远程模型可解释性工具
nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
409
通过 nnsight 的 trace 与激活接口,有效分析或干预 PyTorch 模型内部,支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行,可对激活进行保存、替换和对比。
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Nx 生成器操作流程
nx-generate
tech-leads-club/agent-skills
325
指导在 monorepo 中使用 Nx 生成器,包括发现插件、读取 schema、分析仓库模式、可选 dry run 以及带 --no-interactive 的执行步骤,用于快速脚手架项目、库或功能,优先本地插件。
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Nx 任务执行器
nx-run-tasks
tech-leads-club/agent-skills
501
在 Nx 工作区中通过 run、run-many 与 affected 运行构建、测试、lint、服务等任务,自动识别包管理工具并基于项目 targets 提供过滤、并行与缓存控制,适合 CI 与本地迭代场景。
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Obsidian成本优化与资源管理
obsidian-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
本技能指导用户管理和优化Obsidian的知识库成本。内容涵盖了审计本地库大小、优化同步设置以减少带宽消耗,以及通过在插件中实现API缓存和调用限速机制,来有效控制第三方外部服务(如AI)的调用费用。
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Ollama本地LLM部署配置
ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型(LLM)环境,使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源,选择合适的模型,并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理,无需依赖外部API服务,适用于构建生产环境的AI应用。
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OpenEvidence本地开发环境模拟
openevidence-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
304
本工具为OpenEvidence临床决策支持API提供了本地开发和测试环境。它通过模拟证据查询、引文和临床摘要数据,允许开发者在不消耗真实API配额的情况下,快速构建和测试医疗健康应用。支持模拟模式和沙箱模式切换,确保开发数据脱敏。
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