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开发环境搭建与本地测试流程

documenso-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南提供了一个完整的Documenso本地开发环境搭建流程。它详细涵盖了项目结构、环境配置（.env文件）、使用Docker部署服务（如PostgreSQL和MailHog）的方法，并提供了连接验证和测试数据清理脚本，确保开发人员可以高效、连贯地进行本地开发和测试。
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文档签名安全最佳实践

documenso-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了与Documenso文档签名集成所需的关键安全最佳实践。内容涵盖了API密钥的安全管理（必须使用环境变量）、健壮的Webhook密钥验证（防止时序攻击）、基于最小权限原则的文档访问控制，以及自托管环境下的安全证书和密钥生成流程。
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Documenso API v1到v2迁移指南

documenso-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本指南详细介绍了Documenso从v1到v2 API版本的全面迁移流程。内容涵盖了TypeScript和Python SDK的升级步骤、REST API调用到新SDK的重构示例，以及如何使用Feature Flag实现平滑、渐进式的生产环境部署，确保业务连续性。
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精通Firebase后端架构设计

firebase
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本技能深入讲解如何使用Firebase构建完整且健壮的后端系统。核心知识点在于指导开发者从传统的关系型思维转向NoSQL的查询驱动思维，进行数据模型设计。内容重点强调了安全规则的编写、数据去规范化（denormalization）的最佳实践，确保构建的后端既高效又安全。
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Firebase与Vertex AI全栈集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
279
用于指导端到端的全栈应用开发，实现Firebase平台（Auth, Firestore, Hosting等）与Vertex AI/Gemini的深度集成。支持构建高度安全、具备数据检索增强生成（RAG）等功能的AI驱动应用，覆盖完整的开发、部署和运维流程。
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Firecrawl爬虫集成部署指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了将基于 Firecrawl 爬取 API 的应用部署到生产环境的完整流程。涵盖 Vercel Serverless、Cloud Run 和自托管 Docker 部署等多种场景，指导用户如何配置平台密钥、实现 API 路由以及处理异步爬取 Webhook，确保爬虫服务稳定和可扩展。
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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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使用Azure AI创建托管智能体

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sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能指导用户使用Azure AI Projects SDK（Python）创建和管理基于容器的托管智能体。内容涵盖了如何通过指定容器镜像定义智能体，分配计算资源（CPU/内存），并集成代码解释器等工具。适用于在Azure AI基金会环境中部署可靠的生产级AI代理。
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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
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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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