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安全响应头生成器

security-headers-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
303
在安全基础技能域内，自动引导用户生成与验证安全响应头，涵盖认证、输入校验、安全编码与漏洞检测最佳实践。
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从威胁模型提取安全需求

security-requirement-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能专注于将理论上的威胁模型、风险评估和业务上下文转化为具体、可执行的安全需求。它适用于撰写详细的安全用户故事、定义验收标准、构建全面的安全测试用例，以及实现合规性要求映射。这有助于弥合识别漏洞与指定系统安全保障措施之间的鸿沟。
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全面安全扫描与加固流程

security-scanning-security-hardening
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
这是一个基于“深度防御”策略的完整DevSecOps安全流程。它指导用户从概念到实施，涵盖了从初始漏洞扫描（SAST/DAST）、威胁建模、架构审查，到漏洞修复和多层安全加固。流程覆盖了应用代码、后端API、前端组件和移动端平台，旨在建立端到端、高韧性的安全防护体系。
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Segment 自动化工具

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davepoon/buildwithclaude
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通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Segment 操作，按需追踪事件、标识用户、关联组织、记录页面访问、别名合并并批量执行，同时先同步当前 schema。
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Segment客户数据跟踪最佳实践

segment-cdp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能包详细介绍了如何在全栈应用中实现专业的客户数据跟踪。内容涵盖了客户端（浏览器）的Analytics.js集成、高性能服务器端（Node.js）事件捕获，支持Webhook处理，并提供了用户身份识别、数据治理的最佳实践，确保数据完整性。
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全栈项目搭建与代码质量分析

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alirezarezvani/claude-skills
322
这是一个全面的全栈开发工具箱，旨在覆盖整个软件开发生命周期。它通过决策引擎帮助用户选择最合适的技术栈，支持生成Next.js、MERN、FastAPI和Django等主流框架的完整项目骨架。同时，它提供专业的代码质量分析，包括安全漏洞检测、代码复杂度评分和依赖审计，确保项目从一开始就具备高质量的工程基础。
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Sentry 问题巡检助手

sentry
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只读的 Sentry 辅助工具，通过 API 检索问题、汇总生产错误并获取健康数据，适用于用户询问错误报告、生产崩溃或 Sentry 问题概览时使用。
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Sentry成本优化与调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何通过在代码层面进行配置、调整性能采样率和使用事件过滤钩子，科学地降低Sentry的成本消耗。用户可以有效过滤噪音和不重要的错误事件，从而在不丢失关键生产可见性的前提下，科学地管理配额和费用。
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Sentry数据脱敏与合规配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于在Sentry中配置严格的数据处理和隐私保护规则。本技能指导用户如何实现客户端和服务器端的PII脱敏，自动识别并遮蔽错误报告、请求体和用户上下文中的敏感信息，如密码、邮箱、IP地址和信用卡号。确保系统符合GDPR、HIPAA等国际数据隐私和合规审计要求。
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Sentry部署集成与发布健康监测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户将Sentry集成到CI/CD流程中，实现从部署到发布的全生命周期跟踪。通过使用Sentry CLI和SDK，可以记录部署时间、关联提交信息、上传源地图，并实时监控关键的发布健康指标。核心功能包括发现版本回归、计算无崩溃会话率和跟踪用户采纳率。
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Sentry企业权限和SSO配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置Sentry的企业级权限管理（RBAC）。它指导用户建立组织、团队和项目的访问层级结构，实现单点登录（SSO/SAML2）和用户自动化同步（SCIM）。适用于需要严格控制团队权限、管理用户生命周期和满足合规性审计的大型企业环境。
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生产环境错误捕获与上下文追踪

sentry-error-capture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在掌握使用Sentry SDK（TypeScript/Python）进行高级错误捕获和上下文增强。它教授如何可靠地捕获运行时异常、追踪非异常事件（消息），并通过添加用户上下文、标签、面包屑和自定义指纹等结构化数据，极大地增强错误报告的诊断能力，帮助快速定位生产环境问题。
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