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Vercel项目参考架构指南

vercel-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南提供了一套生产级别的Vercel应用参考架构，适用于使用Next.js和TypeScript构建复杂应用。它涵盖了分层目录结构、类型安全的环境变量管理、数据库单例模式、API路由设计和边缘中间件等最佳实践。在使用或重构Vercel项目时，可遵循此架构标准，确保代码结构清晰、可维护性高。
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大规模代码重构管理

windsurf-refactoring-large
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
本技能用于管理大规模、跨越数百到数千文件的复杂代码重构。它支持分阶段执行、设置检查点、提供全面的回滚能力以及AI辅助规划，适用于大型代码库迁移、架构升级或系统级重构。
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进阶WordPress插件开发流程

wordpress-plugin-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
这是一个全面的、多阶段的WordPress插件开发工作流。它不仅涵盖了插件基础架构、钩子系统、管理界面、数据库设计和REST API的实现，更融入了WordPress 7.0的先进特性。内容包括实时协作（RTC）兼容性、AI连接器集成（如OpenAI, Claude）和Abilities API的使用，确保开发出现代化、可扩展且安全的插件。
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Ynab 自动化工作流

ynab-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
172
介绍如何通过 Rube MCP 及 Composio Ynab 工具包发现工具、管理连接并执行 Ynab 工作流，同时坚持检索工具架构以保持参数准确。
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YouTube 自动化流程

youtube-automation
davepoon/buildwithclaude
413
通过 Composio 与 Rube MCP 连接的 YouTube 工具包，自动化上传、元数据、播放列表、搜索、分析与评论管理，需先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新接口架构。
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Zoho CRM 自动化指南

zoho-crm-automation
davepoon/buildwithclaude
436
通过Composio 的 Rube MCP 套件自动执行 Zoho CRM 操作：先确认连接并获取模块字段，再依次执行查询、创建、更新、线索转化与标签管理，始终依赖最新的字段/工具架构。
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Zoom 自动化工具套件

zoom-automation
davepoon/buildwithclaude
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具套件，在每次操作前先发现工具架构，自动化调度与管理 Zoom 会议、网络研讨会、录制内容及与会者数据。
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AI项目架构与规划师

00-andruia-consultant
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
专业的解决方案架构师，专注于AI项目生命周期管理。无论项目是全新启动还是现有系统迭代，都能进行深度诊断。它能分析技术栈和痛点，制定最优的开发路线图、任务列表和技术预案，确保项目高质量、可扩展地推进。
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网页应用部署与发布工具

appdeploy
sickn33/antigravity-awesome-skills
381
本技能用于实现Web应用的完整生命周期部署，支持包含后端API、数据库和文件存储的全栈架构。当用户需要将开发好的网站或应用发布到公网，并获取公开可访问的URL时使用，支持部署、更新和状态管理。
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AWS无服务器事件驱动架构

aws-serverless-eda
sickn33/antigravity-awesome-skills
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聚焦 AWS Serverless 事件驱动架构，说明如何用 Lambda、EventBridge、DynamoDB 等服务搭建响应事件的无服务器工作流，帮助团队无需管理服务器即可处理变更。
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董事会会议决策记录器

decision-logger
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个两层记忆架构，用于管理公司董事会会议的决策。它将未经筛选的原始会议记录（层1）与经过创始人批准的、权威的决策和待办事项（层2）分开存储。系统用于追踪已通过的决策、检查逾期任务，并主动检测会议中的主题矛盾和冲突，确保治理记录的准确性和完整性。
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大模型项目开发方法论

project-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。
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