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搜索 生产 ，共找到 1169 条记录
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容器安全加固最佳实践

container-security-hardening
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本指南提供了从构建到运行容器的全面安全加固最佳实践。内容涵盖Dockerfile最佳实践（如使用极简基础镜像、多阶段构建、非root用户），以及运行时安全策略和Kubernetes网络安全配置，旨在确保生产环境的高可用性和供应链完整性。
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高级GitHub CI/CD工作流自动化

github-actions-advanced
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
本技能提供生产级GitHub Actions工作流的专家指导，涵盖设计、调试和安全加固。内容包括可重用工作流、矩阵构建、自托管Runner、OIDC认证、秘密管理和复杂触发器（如schedule, workflow_call）。适用于自动化复杂的构建、测试和部署流程。
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通用数据爬取管道架构师

universal-scraping-architect
alirezarezvani/claude-skills
159
本技能旨在于设计健壮、生产级的通用数据提取管道，而非使用临时的脚本。它支持三种工作模式：API驱动的网页爬取、本地Python文件提取（如PDF、CSV）和混合流程。核心功能包括智能路由、强制数据校验、安全凭证管理和遵循最佳实践，确保数据交付的可靠性和结构化。
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生产代码清理与重构指南

vibe-code-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
106
这是一份系统化的全栈代码清理与重构指南。它指导用户安全地处理AI生成或快速搭建的代码，修复死代码、修正导入错误、并重构重复逻辑。核心原则是“外科手术，而非拆除”，确保代码生产就绪，同时不破坏任何现有功能、路由或API契约。
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Next.js全栈生产环境QA验证器

vibecode-production-qa-validator
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
这是一个为Next.js全栈应用设计的全流程、多阶段质量保证（QA）工具。它提供了一个全面的生产环境就绪检查清单，涵盖代码完整性、构建验证、SEO优化、API认证、路由回溯、性能和安全漏洞扫描，确保应用在发布前达到最佳状态。
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Python项目架构搭建

python-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
152
该技能模拟一位专业的Python项目架构专家，专门用于从零开始搭建完整的、生产级别的应用结构。它支持使用现代工具（如FastAPI、Django、uv），生成包含最新最佳实践和类型提示的完整项目骨架。
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Vercel应用性能与成本审计

vercel-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
用于对已部署的Vercel应用进行全方位的性能和成本审计。它通过分析生产指标、项目配置和代码库扫描结果，找出应用运行中的性能瓶颈和成本开支。提供基于版本和指标的优化建议，助力开发者提升应用效率。
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Sentry错误诊断与问题分类

sentry-triage
ComposioHQ/awesome-codex-skills
465
该工具用于自动化诊断Sentry捕获的生产环境错误。通过Composio CLI，它能自动拉取完整的Issue详情、堆栈跟踪、事件和怀疑的提交代码。它能将堆栈帧映射到本地源代码，帮助开发者无需手动复制粘贴即可快速定位问题、提出修复方案，并对问题进行分类。
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Stitch设计稿至React Native转换

stitch-react-native
google-labs-code/stitch-skills
383
本技能模拟移动工程师角色，负责将Stitch平台提供的Web设计稿转换为高质量、可投入生产的React Native组件代码。它不仅能实现HTML/CSS到原生组件的结构映射，还能自动提取设计系统中的颜色、间距等主题令牌，并遵循React Native的架构规范，确保代码的可用性和一致性。
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安卓应用开发技术栈指南

android-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
这是一份全面的指南，覆盖生产级安卓及跨平台应用的开发，详细介绍了如何选择技术栈（Kotlin、Flutter、React Native、KMM）以及实现干净架构和MVI/MVVM等现代架构，适用于全生命周期开发。
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本地UI变体对比与精简

unship
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Unship是一个本地工作流，用于帮助前端开发者在运行的本地应用环境中，对比多个AI生成的UI变体（如布局、文案或流程）。它在源代码中添加临时选项，让用户进行视觉判断。选择确定后，该技能会自动移除所有未使用的临时代码和数据属性，确保最终代码库的纯净和可部署性。本工具仅用于本地迭代，不适用于生产环境的A/B测试。
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可观测性与埋点指南

observability-and-instrumentation
addyosmani/agent-skills
96
本技能指导工程师在生产环境中建设系统可观测性。学习如何使用结构化日志、度量指标（Metrics）和分布式追踪（Tracing），实现对系统行为的全面监控。它适用于所有上线的业务功能，确保在发生故障时能快速定位问题根源。
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