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GCP生产代码示例生成器

gcp-examples-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform（GCP）代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置（如Terraform/IaC）、安全最佳实践（IAM，VPC-SC）和监控设置，确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。
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GDPR合规数据处理指南

gdpr-data-handling
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
本技能提供了一套实用的指南，用于实现符合《通用数据保护条例》（GDPR）要求的数据处理流程、用户同意管理和隐私保护控制。适用于开发处理欧盟个人数据的系统，处理数据主体请求（DSR）以及进行隐私优先架构设计。
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GDPR/隐私合规专家系统

gdpr-dsgvo-expert
alirezarezvani/claude-skills
286
本工具提供GDPR和德国DSGVO合规的自动化解决方案。它能扫描代码库识别个人数据风险（如PII、特殊数据），生成数据保护影响评估（DPIA）文档，并系统地管理数据主体权利请求（DSAR），确保企业流程符合严格的法律时限要求。
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Gemini API模型开发与集成

gemini-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
本技能指南适用于使用Gemini和Gemma 4等模型开发高级应用。内容涵盖多模态内容处理（文本、图像、音频、视频）、函数调用和结构化输出等高级功能。提供Python、JavaScript、Go、Java等主流语言的最新SDK用法，确保开发者能够使用最准确的API标准。
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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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从协议缓冲区生成gRPC服务

generating-grpc-services
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
本技能能够根据Protocol Buffer（.proto）文件，生成完整的gRPC服务定义、客户端/服务器桩代码和实现。它支持所有类型的流式通信（单向、服务器端、客户端、双向），并集成了认证拦截器、健康检查服务以及REST到gRPC网关生成功能，是构建高性能、企业级微服务的理想工具。
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基于规范生成RESTful API

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
503
本技能能够根据OpenAPI规范或数据库模式，自动生成完整、生产级的RESTful API代码。它支持多种主流后端框架（如Express, FastAPI, Spring Boot），并自动实现标准的CRUD操作、分页、过滤、数据校验和认证中间件，极大地加速了后端API的搭建周期。
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存储过程生成器

generating-stored-procedures
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
该技能通过 stored-procedure-generator 插件分析需求并生成适用于 PostgreSQL、MySQL 或 SQL Server 的生产级存储过程、函数或触发器，帮助实现复杂业务逻辑、数据完整性和事务安全的数据库逻辑。
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真实测试数据生成器

generating-test-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
471
利用 test-data-generator 插件生成用户、商品、订单或自定义结构的真实测试数据，便于填充测试库、模拟行为或制造演示样例。
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生产级Genkit应用流开发

genkit-production-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在指导用户构建生产级的Genkit AI应用。内容涵盖完整的开发生命周期，包括实现高级RAG系统、多步骤工具调用代理和复杂工作流，支持Node.js、Python和Go等多种语言。重点讲解了Schema验证、OpenTelemetry追踪、错误处理、以及到Firebase Functions或Cloud Run的可靠部署最佳实践。
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AI生成式引擎优化指南

geo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
288
本指南介绍了生成式引擎优化（GEO）的策略，帮助内容创作者将重心从传统的SEO（搜索引擎排名）转移到优化内容，使其能被各类AI模型（如ChatGPT, Claude等）准确引用。内容涵盖了从结构化数据、建立权威性到技术实现的全方位指导。
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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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