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数据库复制管理
managing-database-replication
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
179
依托 database-replication-manager 插件,自动化完成数据库复制部署、故障转移、延迟监控及读扩展配置,适用于 PostgreSQL 和 MySQL 集群的高可用管理。
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部署回退管理
managing-deployment-rollbacks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
该技能自动化执行部署回退,通过安全检查将系统恢复到已知的稳定版本,并在回退后检测应用健康状态,适用于部署失败或性能异常等场景。
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Memcached 配置助手
memcached-config-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
322
自动化 memcached 配置助手,提供最佳实践指导与可部署代码片段,覆盖缓存、数据库、消息与微服务等后端场景。
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Metasploit 渗透测试流程
metasploit-framework
sickn33/antigravity-awesome-skills
486
为授权安全评估者梳理 Metasploit 框架的完整流程,涵盖控制台操作、模块搜索、漏洞利用配置、载荷选择与后渗透证据收集,让渗透测试部署更系统化。
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微服务架构设计顾问
microservices-architect
Jeffallan/claude-skills
338
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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API迁移与现代化技术
migrating-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
本技能提供了一套完整的API迁移流程,用于在不同版本或框架间实现最小停机时间的升级。它指导用户使用“绞杀象干果”模式、流量影子和金丝雀部署等先进技术,确保API升级平稳、数据一致性高,适用于微服务化改造和API版本升级。
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Mistral AI 生产环境部署指南
mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤,帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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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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Mistral AI多环境配置
mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架,用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关,确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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Mistral AI生产部署检查清单
mistral-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
249
本清单是部署 Mistral AI 集成到生产环境的完整指南。它涵盖了从凭证安全管理、代码质量门禁、设置健康端点、实现熔断器、执行渐进式发布到定义紧急回滚等关键操作步骤,确保AI系统在上线和运行过程中的稳定性和高可用性。
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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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