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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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AWS无服务器开发最佳实践

aws-serverless
sickn33/antigravity-awesome-skills
105
本技能深入讲解如何在AWS上构建生产级、高可用的无服务器应用。内容覆盖了Lambda函数编写的最佳实践、API Gateway集成、DynamoDB数据操作，以及如何处理事件驱动模式（如SQS/SNS）和冷启动优化。帮助开发者设计和部署稳定、高性能的云原生系统。
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AWS无服务器开发最佳实践

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105
本技能深入讲解如何在AWS上构建生产级、高可用的无服务器应用。内容覆盖了Lambda函数编写的最佳实践、API Gateway集成、DynamoDB数据操作，以及如何处理事件驱动模式（如SQS/SNS）和冷启动优化。帮助开发者设计和部署稳定、高性能的云原生系统。
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批量文件处理器

batch-file-processor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
提供商业自动化中批量文件处理器任务的自动化指导，涵盖工作流、邮件、电子表格和流程优化，并生成可投入生产的代码与验证结果。
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构建生产级GraphQL服务器

building-graphql-server
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本技能指南详细介绍了如何构建健壮、生产级的GraphQL后端服务。内容涵盖了从基础Schema设计、使用DataLoader优化数据获取，到实现实时Websocket订阅、以及设置字段级权限和查询复杂度限制的全流程。适用于需要构建复杂、高性能API的场景。
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前端包体积分析工具

bundle-size-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
这个技能在前端开发中自动激活，引导包体积分析、优化实践以及生产就绪的代码和配置，支持 React、Vue、CSS 等性能工作流。
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Clerk生产环境部署自查表

clerk-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
本文档提供了一份详尽的Clerk生产环境部署检查清单。它指导用户从环境配置、安全加固（如CORS、速率限制）、监控设置、错误处理到性能优化等多个关键维度进行全面的自查，确保应用在上线前达到最高稳定性和安全性。
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Clerk API限速与配额管理

clerk-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了管理Clerk API速率限制和配额的综合策略。内容包括使用指数退避的重试机制，优化批量操作（Batching），实现多级缓存（内存/Redis）以减少API调用，以及监控API使用量，确保在高流量生产环境中调用稳定可靠。
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CloudFormation最佳实践指南

cloudformation-best-practices
sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能旨在作为编写、审查和优化AWS CloudFormation模板的专家指南。它涵盖了参数化环境、嵌套堆栈管理、状态资源删除策略以及生产级基础设施代码最佳实践。适用于需要构建健壮、可维护的AWS基础设施代码（IaC）的场景。
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上下文优化策略

context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/everything-claude-code
265
该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。
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