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功能需求规格定义工坊

feature-forge
Jeffallan/claude-skills
221
这是一个结构化的功能定义工具，旨在帮助用户从零开始绘制完整的产品需求规格。它结合了产品经理和开发人员的双重视角，系统性地收集用户故事、功能需求和非功能需求。最终产出包括符合EARS格式的功能需求、可测试的验收标准和详细的实施清单，确保需求定义全面且可落地。
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特征重要性分析器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动提供与机器学习训练相关的特征重要性分析建议，包括数据准备、模型训练、调参与实验跟踪，能输出生产级代码、配置与校验流程，贯彻行业最佳实践。
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Figma 设计实现

figma-implement-design
tech-leads-club/agent-skills
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对接 Figma MCP 工作流，将用户提供的节点转为符合项目规范、使用设计令牌的高保真代码，处理资源并验证与原型一模一样的界面。
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文件上传与云存储安全指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供专业的安全文件上传和云存储处理规范。涵盖了S3、R2等主流云存储的最佳实践，包括使用预签名URL、流式处理大文件和图片优化。重点强调了关键安全措施，如通过魔数校验文件类型、设置上传大小限制，以及防止路径穿越等高级安全防护。
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检测加密货币套利机会

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具能够实时检测跨中心化交易所（CEX）、去中心化交易所（DEX）和跨链市场中的套利机会。它聚合价格数据，计算交易费用后的净利润，并识别包括直接、三角和跨链在内的各种套利路径。适用于需要监控市场效率和利用价格差异的量化交易者。
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精通Firebase后端架构设计

firebase
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Firecrawl架构模式与设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Firecrawl的三种核心架构模式：按需爬取、定时爬取和实时数据管道。帮助用户根据项目的数据量、延迟要求和业务复杂度，选择最合适的爬虫架构。适用于构建高可扩展、生产级的爬虫基础设施，支持知识库和RAG系统构建。
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Firecrawl CI/CD 自动化测试配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户配置 Firecrawl 的 CI/CD 集成。它涵盖了使用 GitHub Actions设置自动化测试流程，包括API密钥管理、单元测试和实时的集成测试。用于确保网页爬取功能在每一次代码修改或合并时都能自动验证，保证数据提取的准确性和系统稳定性。
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Firecrawl错误诊断与修复指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的Firecrawl API快速诊断手册，用于解决常见的API错误和响应码。内容涵盖了API密钥验证、速率限制、配额用尽、单页应用（SPA）内容渲染失败等关键问题。无论您是在调试失败的网络爬取任务，还是在解决爬取作业故障，本指南都提供了具体的修复步骤和代码示例。
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网页爬取与内容抓取工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。
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结构化数据提取与批量网页抓取

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个高级工作流，用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能：使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取；高效批量抓取多个已知URL；以及快速生成网站地图，发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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Firecrawl成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细介绍了如何在使用 Firecrawl 进行网络爬取时，最大程度地优化 API 成本和信用点消耗。通过设置爬取限制、采用批量抓取、实现本地缓存和预算监控等方法，可以显著降低 API 调用成本，确保数据提取流程既高效又经济。
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