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搜索 规则 ，共找到 281 条记录
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Firestore 操作管理器

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负责 Firebase/Firestore 的增删改查、复杂查询与批量处理，并保障安全规则，同时支持 A2A 代理通信、MCP 服务器对接与 Cloud Run 服务协作，覆盖常规与 AI 场景。
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防火墙规则生成器

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当提到防火墙规则生成器时，该技能自动响应，为 GCP 相关服务（如 Compute、Storage、BigQuery、Vertex AI）提供最佳实践的防火墙规则生成、配置与校验指导。
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Groq集成可观测性监控

groq-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能为Groq API集成提供了全面的可观测性监控方案。它通过客户端埋点，实时追踪首次生成时间（TTFT）、总延迟、吞吐量和成本消耗等关键性能指标。同时，它还配置了Prometheus指标和告警规则，用以监控速率限制和性能下降，确保生产环境的稳定可靠运行。
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Guidewire数据处理与迁移

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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专为Guidewire平台设计的综合数据处理能力。核心功能包括使用Gosu进行实体管理（增删改查）、通过ETL工具进行复杂数据迁移及批量处理。同时，支持高级数据治理，可实现GDPR数据清除规则和测试数据匿名化，适用于保险业核心业务数据处理流程。
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SaaS平台可观测性监控指南

juicebox-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了为SaaS平台（如Juicebox）构建可观测性监控的全面方法，包括关键性能指标（如搜索延迟、数据摄取速率、API错误率）的定义、TypeScript实现的代码片段、健康检查逻辑和警报规则。它旨在帮助开发者建立完整的运营监控系统，确保用户体验和数据准确性处于最佳状态。
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Lindy AI自动化工作流迁移指南

lindy-migration-deep-dive
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这是一份全面的指南，详细介绍了如何将复杂的、依赖规则的自动化工作流（源自Zapier、Make、n8n等平台）平滑迁移到Lindy AI。内容指导用户如何将传统的硬性条件逻辑，用具备推理能力的AI智能体进行重设计和升级，确保过渡过程既平稳又智能化。
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AI智能体可观测性与指标监控

lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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Kubernetes网络策略管理

managing-network-policies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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帮助 Claude 根据基础设施需求生成或修改 Kubernetes 网络策略与防火墙规则的 YAML 配置，确保 Pod 间通信安全、符合最小权限原则并易于集成 CI/CD。
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欧盟医疗器械法规专家

mdr-745-specialist
alirezarezvani/claude-skills
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为医疗器械团队提供欧盟 MDR 2017/745 分类、技术档案、临床证据与上市后监管流程指引，涵盖附录 VIII/II/III/XIV、MDCG 软件规则、EUDAMED/UDI 对接以及公告机构确认要求。
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n8n 节点配置指南

n8n-node-configuration
czlonkowski/n8n-skills
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针对 n8n 节点配置提供操作感知的配置步骤、依赖规则和 get_node 明细选择，帮助开发者在 HTTP、Slack 等集成中分步验证配置，避免遗漏必填字段。
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LLM可编程安全防护

nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。
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OpenRouter LLM动态路由规则引擎

openrouter-routing-rules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个复杂的配置驱动规则引擎，用于管理OpenRouter的API调用。它通过评估用户层级、剩余预算、任务类型、是否需要工具调用、延迟要求等多个维度，动态选择最合适的语言模型。这对于构建生产级、具备成本控制和性能优化能力的LLM编排系统至关重要。
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