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Firecrawl 本地开发环境搭建
firecrawl-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本指南提供了Firecrawl集成项目的完整本地开发环境设置方案。它通过自托管Docker容器运行Firecrawl,无需消耗API点数。支持使用Mock SDK进行单元测试,并连接到本地实例进行完整集成测试,确保开发流程顺畅高效,适用于任何需要爬取和提取网页数据的项目。
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多环境爬虫爬取配置指南
firecrawl-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
本技能指导用户如何为Firecrawl配置可靠的多环境(开发、预发布、生产)爬取流程。核心目标是解决跨环境的配置和成本控制问题。内容涵盖了使用Docker进行本地自托管、环境隔离配置,以及构建安全的爬取封装层,确保数据抓取流程的稳定性和成本可控性。
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引导威云迁移深度指南
guidewire-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
313
本技能提供了一份关于如何将从自管理或遗留保险系统迁移到 Guidewire Cloud 的深度指南。内容涵盖了完整的迁移生命周期,包括系统评估、产品配置、通过 ETL 进行数据迁移(保单、理赔、账户)、API 集成切换以及 UAT 到上线等关键步骤,适用于规划大型平台升级的技术团队。
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Ideogram图像生成部署集成
ideogram-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
101
本技能提供了一套完整的、多平台的Ideogram图像生成API部署解决方案。用户可将其部署到Vercel、Cloud Run或Docker等环境中。它解决了生产环境中的关键挑战,包括密钥安全管理、处理耗时的生成任务超时,以及将生成的图片持久化存储到云存储(如S3),并提供CDN链接,确保服务稳定可靠。
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部署Langfuse进行LLM可观测性
langfuse-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
288
本指南提供了一份全面的教程,指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践,确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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Langfuse本地开发与调试工作流
langfuse-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
390
本指南提供了一套完整的Langfuse本地开发工作流,专为LLM应用开发设计。它支持热重载、实时追踪和调试功能,使用户能够在本地环境中快速迭代、观察和优化所有的模型调用及流程,并可选地部署本地私有实例,确保开发体验流畅高效。
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Langfuse LLM可观测性安全指南
langfuse-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括:API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息(PII)、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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Mistral AI 生产环境部署指南
mistral-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本指南详细介绍了 Mistral AI 应用部署到各种云平台和容器环境的完整流程。支持 Vercel、Docker、Cloud Run 和自托管 vLLM 等多种生产环境。内容涵盖了安全密钥管理、平台特定配置和完整的部署步骤,帮助开发者将 AI 原型快速、安全地部署为可扩展的生产服务。
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Nx 云CI监控器
nx-ci-monitor
tech-leads-club/agent-skills
312
针对 Nx Cloud CI 流水线运行 ci-watcher 子代理,实时轮询状态并在可行时自动修复或请求重跑,同时尊重用户指令和连接 Nx Cloud 的前提。
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Ollama本地LLM部署配置
ollama-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本技能用于配置和部署本地的大型语言模型(LLM)环境,使用 Ollama。它会自动检测您的操作系统和硬件资源,选择合适的模型,并完成在 macOS、Linux 或 Docker 上的安装。这使得用户能够实现离线、免费的AI推理,无需依赖外部API服务,适用于构建生产环境的AI应用。
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PostHog分析全栈部署集成
posthog-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
196
本指南提供了一个全面的PostHog分析平台部署方案。它涵盖了在不同生产环境下的高级配置,包括Next.js/Vercel的逆向代理(用于绕过广告拦截器)和边缘函数(实现服务器端事件捕获),此外还支持使用Docker的自托管设置和Google Cloud Run的部署模式,确保无论何种云平台都能实现可靠的用户行为数据跟踪。
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SARIF 报告解析
sarif-parsing
trailofbits/skills
492
处理来自 CodeQL、Semgrep 等工具的 SARIF 报告,支持筛选、去重、格式转换与 CI/CD 集成,便于聚合多个扫描结果。
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