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Vercel Webhook事件处理指南
vercel-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
335
本指南提供了一个完整的教程,用于构建安全可靠的Webhook端点,以处理Vercel的部署生命周期事件。内容涵盖了使用HMAC进行签名验证,确保数据安全,以及处理关键事件(如部署成功、部署失败)和实现幂等性,防止重复操作。适用于构建自动化CI/CD集成、状态通知或任何需要实时响应部署变化的定制化项目钩子。
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Vertex AI代理引擎部署审计
vertex-engine-inspector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
本工具用于全面检查和验证Vertex AI代理引擎的部署状态。它深入评估了包括代码沙箱、内存银行、A2A协议合规性、安全态势和性能指标等关键组件。该技能可生成加权生产就绪度分数,并提供详细的优化建议,确保您的AI部署具备生产可用性。
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Vue 3高级组件开发专家
vue-expert
Jeffallan/claude-skills
223
该技能专注于构建现代化、可扩展的Vue 3应用。涵盖了使用组合式API开发组件、使用Pinia进行全局状态管理、配置Nuxt 3进行SSR/SSG,以及使用Quasar/Capacitor构建混合移动应用。特别强调了Vite构建优化、PWA实现和TypeScript类型安全。
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Woodpecker 任务自动化
woodpecker-co-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
56
通过 Composio Rube MCP 的 Woodpecker 工具集发现实时 schema、确保连接状态并按要求执行工作流,帮助自动化 Woodpecker co 的日常操作。
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Workiom 自动化联动
workiom-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
434
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化驱动 Workiom 任务,先发现最新 schema、确认 Workiom 连接处于活动状态,再按搜索结果的参数调用执行接口,使流程始终符合工具规范。
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Zenserp 自动化指南
zenserp-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 接口指导 Zenserp 工作流,包括工具发现、连接状态校验、执行与分页处理,确保按当前 schema 安全调用。
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Zoho Desk 自动化状态
zoho-desk-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
202
说明当前 Composio 中尚未集成 Zoho Desk 工具的现状,提供 MCP 发现步骤,并在等待集成时推荐可替代的客服自动化工具包。
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Zustand 状态存储生成器
zustand-store-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
为前端开发者提供 zustand 状态存储的自动化创建和验证,遵循最佳实践,输出可直接投入生产的配置与代码。
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Zustand状态管理最佳实践
zustand-store-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
113
本指南详细介绍了使用Zustand创建高性能、类型安全的存储状态(Store)的最佳实践。它指导开发者如何分离状态和操作,利用`subscribeWithSelector`进行优化,并使用选择器避免不必要的组件重新渲染,适用于构建大型React前端应用。
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自动化代码循环与工作流设计
autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排,直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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AI健康综合分析与风险预测
ai-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于AI技术的综合健康分析系统,整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险,并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。
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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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