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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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Mistral AI 安全最佳实践指南
mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录,帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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移动端设计守则
mobile-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
通过可行性评估、强制阅读和反模式禁令,帮助团队在开始移动界面前杜绝桌面思维与不安全假设,确保触控优先与性能友好。
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移动安全代码专家
mobile-security-coder
sickn33/antigravity-awesome-skills
61
该技能专注于移动安全开发实践,是移动应用安全编码的专家。它涵盖了输入验证、WebView安全配置、安全数据存储(如Keychain/KeyStore)和网络安全(如证书固定)。适用于需要为iOS和Android平台编写高安全性、高韧性的代码,以有效防御平台特有的漏洞和保护敏感数据。
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跨链桥监控与数据分析
monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值(TVL)、交易量、典型费用和实时转账状态,覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径,或追踪特定交易哈希。
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多人游戏网络架构设计
multiplayer
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能提供了一套全面的多人在线游戏开发指南,涵盖了网络架构选择(专用服务器、P2P等)、同步原理(预测、插值、延迟补偿)、带宽优化方法以及服务器权威性等安全机制。适用于需要构建实时、大规模多人在线游戏的开发人员。
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LLM可编程安全防护
nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制,通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤,便于在 T4 生产环境中部署。
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资深云网络工程师
network-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
64
该技能模拟一位资深的云网络工程师,专注于现代云网络架构、安全设计和性能优化。涵盖AWS、Azure、GCP等多云环境,专精于零信任网络、服务网格(Istio)和高级负载均衡等复杂主题。具备使用IaC工具(如Terraform)进行网络自动化、故障排除以及构建高可用、高安全网络的能力,适用于DevOps、SRE或基础设施架构设计。
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掌握Node.js开发最佳实践
nodejs-best-practices
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
本技能旨在指导开发者掌握Node.js的架构设计原则和开发决策流程。内容覆盖了从框架选型(如Fastify、Hono)到分层架构、异步模式、错误处理以及安全协议等各个方面。它侧重于培养开发者解决复杂问题的系统思维,确保构建出高性能、高可维护性的后端应用。
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Obsidian故障排除手册
obsidian-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册提供一套系统化的流程,用于诊断和解决Obsidian笔记库的各类严重故障。无论遇到插件崩溃、数据损坏、同步冲突还是性能下降,本指南均提供了详细的命令行和恢复步骤,确保数据安全和功能恢复。
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OpenEvidence临床数据处理规范
openevidence-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求(如HIPAA、GDPR和FDA指南),并详细说明了处理受保护健康信息(PHI)的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出,旨在确保系统在提供临床智能支持的同时,最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence临床证据部署集成
openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境,用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案,整个流程支持审计日志记录和数据静态加密,确保医疗数据的合规性。
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