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商务自动化邮件解析
email-parser
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
自动触发的技能,指导商务用户完成电子邮件解析器的配置、模式设计与生产环境工作流,以便自动化邮件处理和业务流程。
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Envoy 代理配置助手
envoy-proxy-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
在高级 DevOps 场景中自动化处理 Envoy 代理配置,涵盖 kubernetes、terraform、helm、监控和基础设施即代码的最佳实践,输出经过验证的可投入生产的方案。
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错误追踪与可观测性
error-debugging-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能专注于错误追踪和系统可观测性(Observability)的实践。它指导如何建立完整的错误监控体系,包括配置告警、实现结构化日志记录和追踪,从而帮助团队快速、准确地识别和解决生产环境中的各类问题。
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错误追踪与可观测性专家
error-diagnostics-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
本技能是全面的错误监控和可观测性专家,指导用户搭建和优化生产环境的错误追踪系统。它涵盖了配置实时告警、实现结构化日志、错误分组、故障诊断和自动恢复策略,旨在显著提升系统的稳定性和问题解决效率。
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Evernote多环境配置管理
evernote-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
本指南用于配置Evernote集成的多环境(开发、预发布、生产)环境。它解决了不同环境间的配置隔离问题,要求用户使用环境变量和客户端工厂,确保开发、测试到生产环境的API连接稳定和安全,是构建可靠自动化系统的重要步骤。
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Evernote可观测性配置
evernote-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
用于为Evernote集成提供全面的可观测性解决方案。它涵盖了指标采集(Prometheus)、结构化JSON日志记录、分布式追踪(OpenTelemetry)以及健康检查端点。适用于构建生产级、高可靠性的API监控和告警系统。
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Evernote集成参考架构
evernote-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
本技能提供了一套生产级的参考架构,用于构建可扩展、高可靠的Evernote系统集成。内容涵盖了微服务设计、多级缓存策略(如Redis)、基于Webhook的消息队列同步流程,以及数据本地化镜像的数据库设计,适用于复杂的SaaS应用开发。
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Evernote SDK高级开发模式
evernote-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
本指南详细介绍了使用Evernote SDK的最佳实践和生产级模式。涵盖了使用NoteFilter进行高效搜索、通过MD5哈希处理附件、健壮的错误处理(如速率限制和异常捕获)、优化批量操作以及实现标签和笔记本的幂等性管理,适用于复杂的应用开发流程。
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Exa搜索API多平台部署指南
exa-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
145
本指南提供将基于Exa神经搜索的应用程序部署到生产环境的完整流程。它涵盖了在Vercel、Docker和Cloud Run等主流平台上的最佳实践,包括详细的密钥管理、利用Redis实现缓存优化,以及配置健康检查端点,旨在确保构建一个稳定、可扩展的生产级搜索API。
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Exa搜索性能监控与告警
exa-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
用于为Exa搜索API集成建立全面的可观测性层。它能够追踪搜索延迟、错误率、结果使用情况和缓存命中率等关键指标。帮助开发者监控生产环境的搜索质量,优化API调用,并设置完善的告警系统,确保系统稳定运行。
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Exa API 性能优化指南
exa-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
本指南提供了优化Exa API性能的进阶技术模式。它涵盖了多个关键优化策略,包括:根据延迟预算选择最佳搜索类型、使用LRU实现结果缓存、限制内容提取范围以节省资源,以及利用并行查询最大化吞吐量。适用于需要构建高可靠、低延迟、高吞吐量的生产级搜索系统。
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高性能 FastAPI API 专家指南
fastapi-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
204
本指南是构建高性能、异步优先 API 的专家级资源。它深度覆盖了使用 FastAPI、SQLAlchemy 2.0 和 Pydantic V2 的最佳实践。内容涵盖微服务架构、WebSocket、OAuth2 安全、全面的测试策略、性能优化和现代 DevOps 流程,旨在帮助用户掌握构建可扩展、生产级 Python Web 服务所需的所有知识。
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