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苹果系统设计规范与最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
103
本指南全面总结了苹果的人机界面（HIG）规范，涵盖了从Siri、Apple Pay到HealthKit、ARKit和生成式AI等多个核心技术领域。它指导开发者如何确保应用具备系统原生感，尊重用户隐私，并遵循跨平台的设计模式，从而构建出高质量、符合规范且流畅的用户体验。
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混合云网络连接配置

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sickn33/antigravity-awesome-skills
131
本技能提供了关于在本地数据中心与主流公有云（如AWS、Azure、GCP）之间建立安全、高性能连接的全面指南。内容涵盖了Site-to-Site VPN、Direct Connect、ExpressRoute等多种连接方案，指导用户设计和实施复杂的混合云网络拓扑（如Hub-and-Spoke）。它不仅涉及技术配置，还着重强调了高可用性、BGP路由配置和网络安全最佳实践，确保企业能构建可靠的云基础设施。
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TypeScript项目架构脚手架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的TypeScript项目架构脚手架工具。它可以根据用户需求，生成符合行业最佳实践的完整项目结构，涵盖Next.js全栈应用、React+Vite单页应用以及Node.js API等多种类型。它集成了pnpm、Vite等现代工具链，确保项目具备类型安全、清晰的模块划分和完善的测试配置，帮助开发者快速搭建高质量的开发环境。
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优化 Juicebox 成本管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在指导用户优化 Juicebox 平台的运营成本。它详细列出了主要的成本驱动因素（如搜索、数据丰富、联系人查找等），并提供了一系列实用的成本节约策略。通过学习缓存搜索结果、使用筛选器和监控账户配额，帮助用户实现最高效率和预算控制。
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派克盒数据隐私与合规处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了处理Juicebox AI敏感人脉数据集的综合指南。内容涵盖数据分类（PII、搜索结果）、必要的安全控制措施（AES-256加密、字段级脱敏），以及如何遵守GDPR和CCPA等国际隐私法规。旨在确保用户的数据处理流程合法、可追溯，并实现安全的数据导出。
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Kubernetes 配置清单生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供创建生产级 Kubernetes Manifest 的分步指导。它覆盖了包括 Deployment、Service、ConfigMap、Secret 和 PersistentVolumeClaim 等核心资源。适用于需要定义完整、健壮的容器化应用架构，管理网络连接、状态持久化，并遵循 Kubernetes 最佳实践的场景。
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擎画AI合规与安全审查

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这是一套全面的框架，用于评估与擎画AI集成相关的安全、隐私和合规态势。内容涵盖数据驻留、凭证管理、内容政策、PII过滤以及GDPR等隐私法规的合规性。适用于准备安全审计或建立AI内容处理流程时使用。
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Laravel高级开发专家指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在提供资深Laravel工程师的指导规范。核心在于构建企业级、可维护、高性能的Laravel解决方案。涵盖了从清洁架构设计、业务逻辑分离、API开发、到数据库优化和安全认证等全流程最佳实践。适用于任何需要高质量代码实现和系统架构优化的后端开发任务。
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AI智能体数据处理与合规指南

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本技能提供了一套全面的指南，用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类（包括PII和PHI）、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时，能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。
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AI智能体生产就绪度检查清单

lindy-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是一份全面的AI智能体生产部署检查指南。它指导用户从开发/测试环境过渡到生产环境，重点覆盖了安全配置（密钥管理、SSO）、错误处理、监控设置、操作流程文档以及合规性要求（如HIPAA/GDPR）。确保AI Agent上线前达到最高的稳定性和可靠性。
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API限流与配额优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套处理API限流、配额和复杂度的进阶技术。内容涵盖读取速率限制头部信息、使用指数退避算法进行重试、构建请求队列平滑请求，以及优化GraphQL查询以降低复杂度得分。适用于需要构建高可靠性、严格遵守API配额的集成项目。
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CPU/边缘本地大模型推理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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