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Alchemy Web3应用参考架构
alchemy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
一套完整的、基于Alchemy的Web3去中心化应用(dApp)参考架构。它详细规划了从前端、API层到区块链核心交互的整个全栈系统,涵盖了多链支持、缓存机制、速率限制和安全的API代理模式。适用于设计和构建复杂、生产级的多链区块链系统。
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Alchemy Web3安全最佳实践
alchemy-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
53
本指南提供了基于Alchemy的Web3应用安全实践。涵盖了关键的安全最佳实践,例如实现API密钥代理、通过密钥库管理私钥、验证区块链输入(地址、区块号)以及验证Webhook签名,以全面加固去中心化应用的安全架构。
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Apify 爬虫性能调优指南
apify-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本技能指导用户如何优化 Apify Actor 的性能。涵盖了选择合适的爬虫(如 Cheerio 或 Playwright)、调整并发限制、管理内存使用,以及部署代理轮换策略,帮助用户解决爬取速度慢、资源消耗大或被目标网站封禁的问题,实现高效稳定的数据采集。
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Bright Data CI/CD GitHub 集成
brightdata-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本技能用于为爬虫项目配置完整的CI/CD自动化测试流程。它指导用户如何使用GitHub Actions集成Bright Data,实现单位测试和实时的集成测试。这确保了代码在每次提交和拉取请求时,都能在模拟和真实代理环境中进行全面验证。
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Bright Data 网页数据爬取指南
brightdata-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本指南详细介绍了如何使用 Bright Data 的 Web Unlocker 代理进行网页爬取。它展示了如何绕过 CAPTCHA、指纹识别等复杂的反爬机制。内容提供了 Node.js 和 Python 两种语言的代码示例,指导用户通过代理端点或 REST API 实现数据抓取,适用于构建专业的爬虫或数据采集系统。
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配置Bright Data代理认证
brightdata-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南提供了完整的Bright Data集成流程,指导用户获取区域凭证、设置环境变量和SSL证书。它详细介绍了如何为Node.js和Python环境配置代理认证,确保在进行网络爬虫时能够稳定、可靠地访问数据。
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代码编写与开发自动化
coding-agent
nexu-io/nexu
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本指南介绍了如何使用先进的编程代理(如Codex或Claude Code)通过结构化的bash工作流执行复杂的开发任务。内容涵盖了新功能构建、代码重构和PR审查等场景。重点强调了工作流的最佳实践,包括使用伪终端(PTY)和限定工作目录(workdir),以确保代码生成过程的稳定性和上下文的准确性。
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科特勒宏观环境战略分析
kotler-macro-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
57
该技能将代理转化为专业的战略顾问,专注于科特勒的宏观市场环境分析。它系统地评估PESTEL(政治、经济、社会、技术、环境、法律)六大维度因素,并将这些宏观趋势综合提炼为高影响力的SWOT矩阵。适用于市场进入调研、周期性战略审计和业务假设验证。
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LangGraph深度智能体:规划与反思
langchain-deep-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
用于构建复杂、长期运行的AI智能体框架。它专门解决高级代理设计中的核心痛点,包括状态存储的无限增长(虚拟文件系统清理)和子智能体的角色混淆问题。适用于需要多步骤规划、任务委派和通过反思机制进行自我修正的复杂业务场景。
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LangGraph ReAct智能体构建指南
langchain-langgraph-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本技能指南详细介绍了如何使用LangGraph 1.0的`create_react_agent`构建健壮的ReAct智能体。它着重解决传统代理模型常见的循环(Loop-to-cap)和工具调用错误静默忽略等问题。学习如何定义带类型签名的工具、设置递归限制和使用状态检查点,确保错误能正确传播,从而构建可靠、可控的多步骤工作流。
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LangGraph 状态持久化与检查点管理
langchain-langgraph-checkpointing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
401
本技能深入讲解了LangGraph代理的健壮状态管理方法。它解决了常见的检查点陷阱(如缺少线程ID、状态非JSON可序列化等),提供了使用MemorySaver或PostgresSaver实现可靠状态持久化的最佳实践。内容涵盖了线程约束、Schema迁移和时间旅行调试,确保应用具备生产级的稳定性。
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LangGraph生产级流式传输指南
langchain-langgraph-streaming
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南解决了LangGraph流式传输中的三大工程痛点:状态冗余、代理缓冲和事件噪声。它提供了一个生产级的FastAPI实现方案,指导用户如何正确选择`stream_mode`,并内置了防缓冲机制和服务器端事件过滤。确保无论部署在何种代理环境,都能稳定可靠地实现实时Token流和节点状态展示,适用于构建高性能的聊天UI。
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