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AI代码审查专家
performance-testing-review-ai-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
392
这是一个综合型的代码审查专家工具,结合了自动静态分析(如SonarQube, CodeQL, Semgrep)和先进的AI能力。它能够对代码进行多层级审查,全面评估安全漏洞、性能瓶颈、架构一致性及可维护性,适用于任何编程语言的CI/CD流程。
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多智能体代码审查编排工具
performance-testing-review-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
109
该工具是一个复杂的AI代码审查系统,能够协调多个专业化的智能体(如安全、架构、性能等)。它超越了传统单一视角的审查限制,通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析,为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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Web应用渗透测试自动化
performing-penetration-testing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
通过 penetration-tester 插件自动执行 Web 应用渗透测试,检测 OWASP Top10 漏洞、建议利用手法,并输出包含风险评级与修复建议的安全报告,适用于渗透测试或安全评估场景。
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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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PostHog功能开关与A/B测试管理
posthog-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
332
本技能提供使用PostHog进行功能开关(Feature Flags)、A/B测试和用户群组(Cohort)管理的完整流程指南。涵盖了在前端和后端实现功能开关的规则评估方法,并指导用户如何通过API程序化地创建、追踪和查询实验效果,确保新功能安全发布和效果衡量。
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使用PostHog捕获事件和用户行为
posthog-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本教程提供了最小化的工作示例,演示了PostHog的三个核心功能:事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法,以及原始API调用,是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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PostHog集成健康度监控
posthog-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
用于监测PostHog集成系统的运行健康状态。它涵盖了事件摄取速率、功能开关评估延迟、事件总体量以及API配额消耗的追踪。通过设置Prometheus告警规则,可以确保数据管道的稳定运行,并对潜在的性能瓶颈或配额超限风险进行提前预警。
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PostHog性能优化与数据采集指南
posthog-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧,可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度,确保业务洞察的准确性。
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产品OKR瀑布及战略规划工具
product-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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专为产品负责人设计,提供端到端的OKR(目标和关键结果)瀑布生成能力。用户可以在季度规划周期内,定义公司战略,将高层目标层层分解至产品和团队,并实时评估各层级的战略一致性和平衡性,确保组织目标对齐和高效执行。
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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
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本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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量化金融模型与交易分析
quant-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟量化分析师的角色,提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化(如马可维茨模型)、关键风险指标(如VaR、夏普比率)的计算,以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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RAG系统架构指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
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设计并实现生产级 RAG 系统,涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估,助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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