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Canva CI/CD 集成与GitHub Actions

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能指导如何在GitHub Actions中配置Canva Connect API的CI/CD流水线。它涵盖了使用MSW进行单元测试和进行真实API集成的完整流程，包括设置安全凭证和自动刷新Token，确保自动化测试的可靠性。
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Clari预测和管道快照导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本技能详细指导用户如何通过API连接Clari，实现核心商业数据的导出。流程包括列出可用预报、发起预测和配额快照导出，到监控任务状态并下载最终数据。适用于API连接测试和将Clari的营收智能数据集成到外部数据流程。
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配置Clari API认证与数据导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Clari设置安全的API访问权限。学习生成API凭证、配置环境变量以及测试连接，从而将关键的收入情报和预测数据导出到数据仓库（如Snowflake或BigQuery）。内容覆盖了标准Clari API和Copilot API的集成步骤。
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代码库深度清理与质量优化

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本技能提供全面的代码库清理服务，覆盖了包括死代码、类型安全、安全漏洞、性能优化和重复代码等11个关键维度。它通过分析代码、评估置信度并利用构建/测试门禁来验证所有更改。适用于处理技术债积聚、大型功能迭代后，或在发布前提升代码鲁棒性和可维护性。
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ClickHouse CI集成测试

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59
用于在CI环境（如GitHub Actions）中运行完整的ClickHouse集成测试。它通过Docker容器连接到真实的ClickHouse实例，无需依赖模拟，从而确保数据库的模式、查询逻辑在部署前得到准确验证，极大地提高了代码和数据管道的可靠性。
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ClickUp CI/CD集成自动化

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本工具旨在自动化ClickUp API在CI/CD流水线中的集成。它利用GitHub Actions执行全面的单元和集成测试，并通过脚本功能，将代码部署的最终状态（如“已部署”）自动同步回对应的ClickUp任务，确保项目任务状态与实际开发进度保持一致。
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Cohere AI CI/CD集成与测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为基于Cohere API v2的应用程序配置稳健的CI/CD流水线。它涵盖了在GitHub Actions等环境中设置自动化单元测试（模拟响应）和关键集成测试（真实API调用），确保聊天、嵌入和重排等功能在整个开发生命周期中的稳定性和可靠性。
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Cohere本地开发环境搭建

cohere-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南旨在帮助开发者搭建一套高效、可复现的本地开发工作流，用于集成Cohere API v2。它集成了Mocking、Vitest单元测试和热重载（Hot Reload）功能，确保开发过程快速迭代，无需每次都依赖外部网络，尤其适用于构建基于Cohere的AI应用。
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提案质疑与批判性思维

devil-advocate
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本模式扮演建设性批判者和压力测试员，用于对任何想法、方案或战略进行深入质疑。它能系统性地挑战潜在假设，找出边缘案例，预见利益相关者的不同角度反对意见，并提供可操作的改进建议。适用于需要全面、严谨地打磨计划，降低项目风险的场景。
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ElevenLabs CI/CD 测试配置

elevenlabs-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本指南提供了为ElevenLabs集成配置CI/CD流水线的方法。它采用双层测试策略：在每次推送时运行模拟单元测试以避免消耗API配额，仅在主分支或手动触发时运行实际集成测试。适用于需要自动化验证TTS项目的开发者。
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ElevenLabs本地开发环境搭建

elevenlabs-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
81
本指南提供了一套专业、高效且成本可控的本地开发工作流，专为ElevenLabs的TTS/语音项目设计。核心功能包括SDK模拟（Mocking）以避免测试消耗配额，热重载支持，以及配额检查机制，确保开发过程稳定且经济。
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自动AI智能体进化与优化

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
63
A-Evolve是一个通用框架，用于通过LLM驱动的进化算法，自动优化和迭代改进AI智能体。它通过在标准基准测试（Benchmarks）上运行“求解-观察-进化”循环，持续优化智能体的提示词、技能和记忆，实现自学习的、性能增强的智能体。
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