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搜索 核心数据 ，共找到 281 条记录
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资产与地点管理工作流

maintainx-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
本工作流用于维护X（MaintainX）平台的核心工业数据管理。它允许用户建立精确的设施地点层级结构，注册并跟踪复杂的设备资产（包括序列号、型号）。用户可以执行资产和地点查询，最终将工单与特定的资产或地点关联，支持全面的工业设施和设备生命周期管理。
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MaintainX集成调试与诊断工具

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139
这是一个全面的调试工具包，用于诊断MaintainX集成的复杂问题。它集成了环境诊断、详细的请求/响应日志记录（使用拦截器），以及对多个核心API端点的健康检查。适用于排查连接性、数据完整性或API行为异常等问题。
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MaintainX API集成与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份详细的MaintainX REST API集成方案，包含完整的代码示例和实战指南。内容涵盖API密钥生成、环境变量配置，并提供了用TypeScript和Python编写的API客户端封装。适用于需要将CMMS核心数据（如工单、资产、地点）接入外部系统的开发者。
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维护X平台数据迁移指引

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本技能旨在指导用户将来自遗留CMMS系统（如Maximo、UpKeep）或自定义数据库的复杂运营数据，全面、系统地迁移到MaintainX平台。流程涵盖了数据源评估、字段结构映射和ETL批量导入，适用于进行大型系统重构或核心工作工单、资产数据的平移。
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API性能调优与缓存优化

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本技能提供一套全面的API性能调优方案，旨在解决集成过程中API响应慢、吞吐量低的问题。核心方法包括连接池管理、多级缓存（内存/Redis）、数据批处理加载（DataLoader）、高效分页和请求去重，用于优化后端数据获取流程，提高系统稳定性。
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.NET Azure认证事件扩展

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本SDK是为.NET开发的Azure Functions扩展，用于处理Microsoft Entra ID的自定义认证事件。它允许开发者在认证流程的关键阶段（如令牌颁发、属性收集等）进行拦截和定制。核心功能包括增强用户令牌声明、从外部系统获取数据填充用户资料，以及定制用户注册界面和流程。
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Mistral AI 数据合规与隐私保护

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用于实现Mistral AI集成中的数据隐私保护和合规管理。核心功能包括自动识别和脱敏PII（如邮箱、电话、卡号），为模型训练数据进行清洗，并管理对话历史的生命周期（TTL），确保系统符合GDPR、CCPA等全球隐私法规。
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生产级机器学习管道与MLOps

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Jeffallan/claude-skills
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掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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跨平台移动应用架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能涵盖了跨平台的移动应用开发全流程，精通React Native、Flutter及原生iOS/Android开发。核心能力包括掌握现代架构模式、性能优化、离线优先数据同步（如GraphQL），以及DevOps流程自动化和应用商店优化（ASO）。适用于构建高度稳定、高性能、可扩展的跨平台企业级应用。
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Moodle外部API开发指南

moodle-external-api-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了如何在Moodle学习管理系统（LMS）中创建自定义外部Web服务API。它遵循Moodle的API框架和编码标准，指导开发者实现完整的API功能。内容涵盖了参数定义、业务逻辑执行和数据返回结构，用于将Moodle核心功能安全地暴露给外部应用程序使用。
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n8n 表达式语法指南

n8n-expression-syntax
czlonkowski/n8n-skills
364
n8n 表达式语法的实用导读，解释 {{ }} 语法、$json/$node/$now/$env 等核心变量、Webhook 数据访问以及常见错误，帮助工作流开发者快速定位并修复表达式问题。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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