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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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CLAUDE.md 质量审查

claude-md-improver
anthropics/claude-plugins-official
91
查找、评分并汇报仓库中的 CLAUDE.md 文件质量，识别命令、架构与关键提示的缺失，再在确认后定向补充描述，保持项目上下文的清晰、可操作。
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Clay常见错误排查手册

clay-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本手册是Clay工具的综合排错指南，用于解决数据富集、Webhook和API集成过程中遇到的最常见错误。内容涵盖了422/404错误、信用额度不足、数据质量问题和限速等关键故障，帮助用户快速定位和修复工作流中的技术难题。
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Clay数据富集可观测性

clay-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
用于监控Clay数据富集流程的整体健康状况。该工具跟踪关键运营指标，包括信用点消耗速率、数据富集成功率、数据质量得分和潜在客户分布，是实现成本控制和保障数据流程稳定性的关键。
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Clay生产环境就绪清单

clay-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份清单用于指导用户完成Clay数据增强管道的上生产环境部署准备工作。它涵盖了从表格配置、数据质量验证（如去重、输入过滤），到成本预算、Webhook可靠性及监控告警设置等多个关键步骤，确保数据流在实战中稳定可靠运行。
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智能代码审查专家

code-review-ai-ai-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
123
该专家结合了自动化静态分析、人工智能和DevOps最佳实践，提供多层次的代码审查服务。它能够深入识别代码中的安全漏洞、性能瓶颈、架构缺陷和可维护性问题，特别适用于代码提交（PR）和CI/CD流程中的代码质量把关。
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代码审查质量优化与调校

coderabbit-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
234
本技能用于精细调校 CodeRabbit 的代码审查质量。用户可以通过提供 PR 反馈来训练 AI 学习团队偏好，设置自定义代码规范，美化审查语气，并使用路径过滤功能来消除误报和噪音，确保代码反馈高度相关且实用。
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本地AI代码预审工作流

coderabbit-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
213
使用CodeRabbit CLI将AI代码审查集成到本地开发流程中。该工作流允许开发者在提交或推送代码到远程仓库之前，对暂存或未暂存的更改运行全面的AI驱动审查。这建立了一个关键的“两层”审查机制，在本地命令行层提供即时且快速的反馈，从而显著提高代码质量和开发效率。
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基于分支的代码审查配置

coderabbit-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
171
本技能指导如何利用CodeRabbit的配置文件，根据不同的开发分支（如开发、主干、发布）自动调整代码审查的严格程度和侧重点。这确保了代码质量门禁与环境风险等级匹配，例如在生产环境要求严格的安全和健壮性检查，是提升DevOps流程的关键。
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CodeRabbit评审指标监控

coderabbit-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
404
本工具用于监控 CodeRabbit AI 代码评审的整体效果和团队采纳度。它能计算关键指标，例如本次PR的评审覆盖率、评论接受率和平均评论数量。可用于构建自动化仪表盘，帮助团队持续优化代码质量和开发流程效率。
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优化代码审查性能与相关性

coderabbit-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
本技能旨在指导如何优化CodeRabbit的审查流程，提高代码审查的速度、相关性和信号强度。内容涵盖了最佳实践，包括优化PR提交大小、选择合适的审查模式、通过路径指令指导反馈，以及筛选掉低价值文件，帮助团队减少审查疲劳，确保代码质量检查的一致性。
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