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本地化服务可观测性监控

lokalise-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能指导用户如何为Lokalise集成设置全面的可观测性监控系统。内容涵盖API调用性能指标、速率限制追踪、翻译进度跟踪以及Webhook的交付可靠性监控。适用于构建稳定、专业的本地化流程监控仪表板和警报系统。
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Microsoft 365 企业智能体SDK

m365-agents-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持，专为Microsoft 365生态系统（如Teams和Copilot Studio）设计。它提供了一套完整的框架，支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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MaintainX集成故障应急处理手册

maintainx-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
本手册是维护X集成故障的综合应急指南。它为用户提供了从事件检测、严重性分级、现场故障排除到最终恢复的完整流程。用户可以系统地执行诊断步骤和缓解措施，确保在发生突发系统故障时，能够迅速、有序地恢复服务，并完成事后报告。
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MCP服务器开发指南

mcp-builder-ms
sickn33/antigravity-awesome-skills
161
本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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模型上下文协议开发专家

mcp-developer
Jeffallan/claude-skills
263
专精于模型上下文协议（MCP）的服务器和客户端开发。用于构建连接AI系统与外部工具、数据源的复杂接口。涵盖工具定义、资源配置、协议验证（Zod/Pydantic）、以及使用TypeScript或Python搭建完整的、符合JSON-RPC 2.0规范的系统。
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微服务架构设计顾问

microservices-architect
Jeffallan/claude-skills
161
提供微服务架构设计指导，从领域分析划分服务边界，选定通信与数据策略，推进弹性、可观察性与部署实践，适用于云原生分布式系统与单体迁移场景。
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微服务设计模式指南

microservices-design
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
392
提供微服务设计策略，包括按业务划分服务边界、事件驱动通信、Saga补偿机制、API 网关、健康检查与反模式提示，帮助构建可独立部署与横向扩展的分布式系统。
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微服务架构模式指南

microservices-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
本技能提供了一套掌握微服务架构模式的综合框架。它涵盖了构建健壮分布式系统的关键方面，包括服务边界定义、服务间通信、分布式数据管理和各种弹性模式的实现。适用于大型单体应用拆分和复杂系统设计。
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零停机迁移架构师指南

migration-architect
alirezarezvani/claude-skills
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本技能提供了一套完整的系统迁移体系，用于规划和执行复杂、零停机的大型系统升级。内容涵盖了数据库模式演进、微服务替换（如Strangler Fig）以及云基础设施迁移等多个关键领域，确保业务连续性和数据的完整性。
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Minecraft插件高级开发专家

minecraft-bukkit-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
这是一份专业的Minecraft服务器插件开发指南，专注于使用Bukkit、Spigot和Paper API构建高性能、健壮的插件。内容深度覆盖事件驱动架构、NMS底层机制、性能优化、系统设计模式（SOLID）以及与外部系统的集成，适用于构建生产级的复杂游戏功能。
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AI集成到Mistral迁移指南

mistral-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南为将现有AI集成系统从OpenAI或Anthropic等服务商迁移到Mistral AI提供了全流程蓝图。内容涵盖了AI触点的评估、详细的模型映射，并指导如何实现供应商无关的适配器模式（Adapter Pattern），最终通过功能开关进行安全、渐进的灰度发布部署。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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