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Docker容器化与DevOps专家
docker-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
59
专业的Docker容器化专家,覆盖了容器应用的全生命周期。擅长多阶段构建优化、容器安全加固(非root用户、最小攻击面)和高级编排模式(如Docker Compose)。帮助用户构建和部署高可靠、生产级的Docker应用。
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Docker生产环境最佳实践
docker-patterns
affaan-m/everything-claude-code
163
本文档提供了生产级Docker容器的最佳实践指南。内容涵盖了Docker镜像的构建、优化和部署全流程,包括多阶段构建、镜像层缓存优化、安全加固(如非root用户、健康检查)等高级主题,并指导如何使用docker-compose进行网络和数据持久化配置。
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Documenso集成部署与云环境配置
documenso-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
226
本指南提供了Documenso集成在多种云平台和环境中的全面部署流程。涵盖了使用Docker Compose的自托管设置,以及在AWS Lambda或Google Cloud Run等云原生平台上的部署,确保了基础设施的安全性和可扩展性。
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Docker Compose 生成器
generating-docker-compose-files
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
491
根据用户的应用架构需求生成多容器的 Docker Compose 配置,涵盖服务、网络、卷、健康检查和资源限制等生产实践,便于统一部署管理。
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高级Kotlin多平台开发专家
kotlin-specialist
Jeffallan/claude-skills
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专注于高级Kotlin开发,掌握协程、Flow、多平台(KMP)架构和现代设计模式。擅长构建跨平台的复杂应用,包括使用Jetpack Compose进行UI开发、利用Ktor搭建后端服务,并确保代码具备类型安全和可维护性。
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测试环境管理
managing-test-environments
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
197
通过 Docker Compose、Testcontainers 和环境变量的协同使用,帮助 Claude 构建数据库、缓存及消息队列等独立测试环境,确保测试配置一致、可重复并方便清理。
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跨平台功能开发工作流
multi-platform-apps-multi-platform
sickn33/antigravity-awesome-skills
465
该工作流提供了一个完整的跨平台功能开发指南。它采用API优先架构,首先定义统一的API契约和设计系统。随后,它指导团队并行地在Web(React/Next.js)、iOS(SwiftUI)、Android(Compose)和桌面端实现功能,确保所有平台具备一致的用户体验和业务逻辑,从而大幅提高开发效率和代码可维护性。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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产品OKR瀑布及战略规划工具
product-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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专为产品负责人设计,提供端到端的OKR(目标和关键结果)瀑布生成能力。用户可以在季度规划周期内,定义公司战略,将高层目标层层分解至产品和团队,并实时评估各层级的战略一致性和平衡性,确保组织目标对齐和高效执行。
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Simplesat 自动化流程
simplesat-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 与 Composio 的 Simplesat 工具包自动化 Simplesat 操作:先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema,再确认连接激活,最后按推荐步骤执行多工具指令,确保流程稳定。
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稀疏自编码器:模型可解释性分析
sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本工具提供稀疏自编码器(SAE)的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性,或分析模型内部特定安全相关行为(如偏见或欺骗)的场景。
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时间序列分解器
time-series-decomposer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在数据分析场景下自动化处理时间序列分解任务,提供模式与最佳实践指导,生成可用于 BI 的代码与配置并校验输出。
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