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搜索 结构化数据 ，共找到 181 条记录
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React函数式编程实战

fp-ts-react
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本指南提供了使用fp-ts在React中构建复杂应用的实用、类型安全的函数式编程模式。内容覆盖了如何处理可选值（Option）、管理错误状态（Either）、以及结构化数据获取和表单验证，帮助开发者构建出更具可预测性和健壮性的代码。
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Gemini API开发指南

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
275
本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。
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生成API合约和规范文档

generating-api-contracts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
63
该工具能够从现有的代码库、设计文档或数据库模式自动生成完整的API合约和OpenAPI规范（3.0/3.1）。它创建了API的“单一事实来源”，支持文档生成、使用Pact进行消费者驱动的合约测试，并可用于代码生成。适用于需要定义、验证和高度结构化API接口的场景。
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AI生成式引擎优化指南

geo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本指南介绍了生成式引擎优化（GEO）的策略，帮助内容创作者将重心从传统的SEO（搜索引擎排名）转移到优化内容，使其能被各类AI模型（如ChatGPT, Claude等）准确引用。内容涵盖了从结构化数据、建立权威性到技术实现的全方位指导。
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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
374
提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。
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Guidewire SDK 集成模式

guidewire-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本技能包提供了一套生产级的模式，用于与Guidewire保险平台集成。它抽象了混合API（REST/SOAP）的复杂性，提供结构化客户端、完善的错误处理（如重试和冲突检测），以及用于查询资源的构建器，确保数据访问的稳定与一致。
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Instantly冷邮件活动全流程自动化

instantly-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本工作流旨在实现Instantly冷邮件活动的全生命周期自动化。它支持程序化创建复杂的营销活动，包括设置多步骤序列、配置发送时间表，并批量导入带有个性化数据的潜在客户。适用于需要大规模、结构化外展营销的销售和市场团队。
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Instructor 结构化输出

instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
464
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。
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Juicebox AI集成部署服务

juicebox-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本技能提供了一个完整的指南和实现，用于使用Docker部署生产级的容器化集成服务。该服务连接到Juicebox API，用于管理数据集、执行高级AI驱动的分析，并提取结构化的商业洞察。它包含健康检查和滚动更新机制，确保了可靠的实时数据处理和分析。
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Juicebox API升级与迁移指南

juicebox-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
380
本指南为开发者提供了关于升级和迁移使用Juicebox API系统的全套方案。内容涵盖了API版本检测、复杂数据模式（如搜索结果）的结构化转换、查询语法更新以及错误处理。它帮助开发者平稳应对API的各种重大变更，确保招聘和市场研究流程的连续性与稳定性。
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智能AI审计日志与合规记录

klingai-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作（如任务提交、状态变更、凭证使用），并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志，确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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AI视频使用量与成本分析

klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志，从而聚合关键指标（如成功率、总消耗点数和平均生成时间）。用户可以生成每日或周期性的成本报告，用于追踪资源使用模式和成本趋势，非常适合构建数据仪表板。
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