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管理OCI对象存储和生命周期策略

oraclecloud-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
使用Python SDK对OCI对象存储进行全面的管理。本技能旨在指导用户掌握创建存储桶、安全上传对象（包括大文件分块上传）、生成和管理预认证请求(PARs)，以及配置生命周期策略等高级操作，确保云存储数据的完整性和可控性。
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构建OCI企业级权限模型

oraclecloud-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本技能旨在指导用户使用Python SDK，构建符合最小权限原则的OCI组织结构。它详细讲解了OCI Compartment层级设计、复杂的策略继承规则、动态组的创建以及最佳实践，帮助用户实现安全、可扩展的企业级访问控制和云治理。
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OCI生产环境就绪度审计清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
本清单提供了一套全面的审计流程，用于验证甲骨文云基础设施（OCI）是否达到生产级别的安全和弹性标准。它自动化检查了多个关键领域，如隔离性、备份策略、网络安全组规则、API密钥轮换、加密配置和云卫士状态。适用于任何准备上线或进行合规性审计的OCI环境。
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处理OCI API限流和重试机制

oraclecloud-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
本技能提供一套完整的解决方案，用于构建与甲骨文云（OCI）API交互的高容错性客户端。由于OCI的限流（429）错误机制，缺乏标准的重试头，本技能教用户如何实现定制化的指数退避（Exponential Backoff）和抖动（Jitter）重试策略，并结合了电路断路器模式（Circuit Breaker），确保在进行大规模批量操作时，也能稳定可靠地处理API限流和错误。
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OCI IAM策略编写与管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本技能指南深入介绍了甲骨文云（OCI）IAM策略的编写规范和最佳实践。它详细讲解了权限动词的层级关系、策略语句的完整语法结构，以及为不同业务场景设置最小权限访问的常用模式。适用于需要编写自动化脚本、配置复杂权限或执行云安全审计的开发和运维场景。
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Foundry数据治理与安全处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本技能指导如何在Palantir Foundry环境中处理敏感数据，确保数据合规和安全性。内容涵盖了PII（个人身份信息）脱敏、应用数据标记（Markings）实现分级权限控制，并确保符合GDPR、CCPA等隐私法规。用户可以学习设置数据保留策略、实现列级安全以及构建可审计的删除流程。
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学术论文作者追踪

paper-author-tracking
EverMind-AI/EverOS
397
本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。
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Qdrant内存使用优化指南

qdrant-memory-usage-optimization
github/awesome-copilot
264
本指南旨在帮助用户诊断和优化Qdrant的内存使用问题。当遇到内存占用过高、内存泄漏或节点崩溃等问题时，可以参考此文档。它详细介绍了Qdrant的内存结构，并提供了从量化、使用float16/int8数据类型到将索引和向量组件存储到磁盘的多种高级优化策略，确保系统稳定和高效扩展。
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零停机嵌入模型迁移指南

qdrant-model-migration
github/awesome-copilot
161
本指南详细介绍了在Qdrant数据库中进行嵌入模型的安全迁移策略。涵盖了零停机别名切换、A/B测试、以及从密集向量到混合搜索的过渡。适用于生产环境，确保在模型升级、维度调整或切换模型提供商时，服务持续可用。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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Qdrant 数据库扩展与调优指南

qdrant-scaling
github/awesome-copilot
478
本指南详细指导Qdrant的扩展决策。它帮助用户根据实际需求（如数据量增长、查询吞吐量、响应延迟等）诊断系统性能瓶颈，并选择最合适的扩展策略，无论是增加容量还是优化性能。适用于需要大规模向量搜索和高并发查询的场景。
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数据量级扩展与容量规划

qdrant-scaling-data-volume
github/awesome-copilot
147
本指南提供了处理数据集超出单个节点承载容量的综合策略。内容涵盖了多租户隔离、时间窗口管理等多种架构模式。它详细介绍了完整的扩容路径，从提升单节点性能（垂直扩展）到通过分片将数据分散到多个节点（水平扩展），确保系统能够可靠地处理海量增长数据。
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