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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

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238
用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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Kling AI API JWT认证指南

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426
本指南详细介绍了如何为Kling AI API设置安全的认证机制。它指导用户如何使用访问密钥（AK）和密钥（SK）生成JWT令牌，并提供了Python和Node.js的代码示例。内容涵盖了令牌生成、验证、以及实现自动刷新机制，确保API调用的连续性和安全性。
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企业KPI仪表盘模板

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101
为企业工作流中的KPI仪表盘模板任务提供自动化支持，涵盖合规、治理与集成场景，按行业标准生成可投产的代码和配置并验证输出。
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Kubernetes Ingress 配置指南

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199
在高级 DevOps 场景下提供 Kubernetes Ingress 配置自动化指导，涵盖规范、生产部署模板与基础设施即代码的验证流程。
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Lambda 层创建助手

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111
为 AWS Lambda 层设置提供自动化指导，按照行业最佳实践生成可投入生产的代码与部署配置，并覆盖计算、存储、网络等场景的验证与建议。
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学习率调度助手

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458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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许可证合规扫描器

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199
在安全基础能力中提供许可证合规扫描器的操作指导，按步骤覆盖认证、输入验证和安全编码的最佳实践，并生成可投产的代码与校验方案。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试

lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署（CI/CD）流程的框架，用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js，实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试，确保系统部署的高可靠性。
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代码质量检查与验证流程

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此技能旨在强制执行全面的代码质量保障流程。在代码提交或任务完成前，必须运行一系列标准的验证工具，包括代码风格/语法检查（Linting）、类型一致性检查（Type Checking）以及安全漏洞审计。适用于Node.js、Python等多种生态系统，确保代码的可靠性和规范性。
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Lokalise API错误排查指南

lokalise-common-errors
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295
本技能提供了一份全面的Lokalise API错误诊断和修复指南。它详细解释了API的错误响应格式，并针对常见的HTTP状态码（如401、404、429等）提供了具体的诊断和修复cURL命令。适用于遇到API请求失败、调试集成问题或需要验证API令牌和限流状态的场景。
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本地化生产部署检查清单

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这是一个用于本地化生产环境的综合审计工具。它通过自动化执行多步骤检查，确保国际化（i18n）部署的质量。主要功能包括：检查所有目标语言的翻译覆盖率；检测代码和本地化资源键是否同步（识别缺失或孤立的键）；以及验证本地化文件的格式和占位符。在应用上线前使用，确保本地化配置的完整性和准确性。
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Lokalise安全最佳实践指南

lokalise-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的Lokalise集成安全最佳实践。内容涵盖了API令牌范围管理（最小权限原则）、翻译内容安全校验（防止XSS或密钥泄露）、WebHook密钥验证，以及如何在CI/CD流程中保护系统免受硬编码令牌的威胁。适用于开发和DevOps工程师。
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