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Perplexity API生产部署检查清单

perplexity-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
这是一份用于将Perplexity Sonar API集成部署到生产环境的全面检查清单。它涵盖了API密钥管理、健壮的代码质量（重试机制、速率限制）、性能优化（缓存、流式传输）、详细的监控配置以及成本控制策略等关键环节。适用于产品上线或系统升级前进行全面的部署准备。
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PerplexityAI 自动化工具

perplexityai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
499
介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai，从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema，到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作，并强调连接检查与会话复用。
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Persistiq 自动化流程

persistiq-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
387
通过 Rube MCP 连接 Persistiq，详细说明准备工作、搜索工具、检查连接、执行多工具调用以及注意 schema 和会话管理等步骤，帮助构建可靠的自动化流程。
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Playwright 浏览自动化

playwright-skill
lackeyjb/playwright-skill
370
基于 Playwright 的浏览器自动化，自动发现 dev server、将脚本写入 /tmp，启动可见浏览器执行登录、表单、响应式视图、链接等检查，帮助验证网站功能和交互。
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Claude 插件审计工具

plugin-auditor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
当触发插件审计关键词时，自动检查 Claude Code 插件的安全漏洞、CLAUDE.md 合规性、市场与 MCP 要求、最佳实践、文档与仓库规范，并生成结构化报告。
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插件验证助手

plugin-validator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
267
自动验证Claude Code插件目录，检查结构、schema、frontmatter、权限、脚本安全以及市场合规度，提供命令行检查并生成符合CI风格的报告，确保提交前无阻塞问题。
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Rube MCP Poptin 自动化

poptin-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
160
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Poptin 工具包，自动完成工具发现、连接激活检查和多工具执行流程，始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取实时 schema，确保 Poptin 操作一致可靠。
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PostHog生产环境就绪清单

posthog-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
463
这是一份全面的PostHog集成生产环境就绪清单。它指导开发者如何确保PostHog在生产环境中稳定可靠，涵盖了SDK配置加固、实现优雅降级机制、设置健康检查端点以及处理无服务器函数的优雅关闭流程，是部署前的关键检查步骤。
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PowerShell最佳实践与语法指南

powershell-windows
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
本指南详细介绍了在Windows环境下编写健壮PowerShell脚本的最佳实践和陷阱。内容涵盖了运算符语法、空值检查、错误处理（Try/Catch）、路径构建以及JSON操作等核心知识点，旨在帮助用户编写出高度可靠和可维护的自动化脚本。
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生产级Python开发专家

python-pro
Jeffallan/claude-skills
378
该技能专注于构建生产级别、类型安全、高效的Python 3.11+应用。它涵盖从定义接口、实现异步代码到使用dataclasses和上下文管理器等最佳实践。核心工作流程要求代码必须经过mypy严格类型检查、black格式化、ruff校验，并配套编写覆盖率超过90%的pytest测试套件，确保代码的健壮性和可维护性。
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PyTorch FSDP2 训练流程

pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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