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重复可复用的上线策略

launch-strategy
coreyhaines31/marketingskills
332
为SaaS产品提供上线节奏与发布策略，以自有、租赁和借力渠道为基础，配合内部、Alpha、Beta、早期访问等阶段性动作，持续制造关注并转化为用户。
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懒加载实现助手

lazy-loading-implementer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
403
自动辅助前端懒加载实现，提供规范化操作步骤、React/Vue示例代码及配置校验，确保可访问性和性能优化的生产级体验。
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遗留系统现代化与重构

legacy-modernizer
Jeffallan/claude-skills
313
本指南提供一套系统化的方法，用于安全、分阶段地重构老旧的单体应用（Monolith）。核心流程包括依赖分析、采用“绞杀者模式”（Strangler Fig），通过编写字符化测试建立安全网，并利用特性标志（Feature Flags）实现零停机部署，彻底消除技术债务。
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法律合规与政策起草

legal-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
专业的法律顾问，用于起草和优化各类法律文件，如隐私政策、服务条款、免责声明和数据处理协议。它专注于全球主流法律法规（如GDPR、CCPA），帮助企业确保数据合规性，规避法律风险。
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模块化模糊测试库

libafl
trailofbits/skills
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LibAFL 是 Rust 实现的模块化模糊测试库，提供可定制的突变器、反馈与调度组件，可替换 libFuzzer 处理非常规目标或用于模糊测试研究与高级定制需求。
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高级工作流自动化与智能体委托

lindy-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。
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Lindy AI成本优化与工作流管理

lindy-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本指南提供了一套系统化的成本优化方案，旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体（Agent）的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸（Right-Sizing）、合并冗余的自动化流程，以及优化触发器的频率。通过这些步骤，可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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Lindy企业角色权限控制配置

lindy-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
272
本指南详细介绍了Lindy AI工作空间的企业级角色权限控制（RBAC）配置流程。它指导用户如何设置团队权限、管理复杂的工作区访问，并集成SSO、SCIM等高级安全功能。通过实施精细化的权限控制和完整的审计日志，确保企业数据安全和组织内部的责任划分。
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Webhook触发智能摘要通知助手

lindy-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程指导用户创建第一个AI Agent，演示了完整的自动化工作流。它接收外部Webhook数据，利用大模型进行核心信息摘要，并将摘要自动发布到Slack或发送邮件。适用于初学者学习AI Agent架构、测试数据流转或实现简单的系统通知功能。
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AI智能体事件响应手册

lindy-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册提供了一套完整的AI智能体事件响应流程，用于处理Lindy AI平台遇到的各种故障和停机情况。内容涵盖了平台整体故障（SEV1）、单个智能体失败、集成认证失效、信用点耗尽以及Webhook端点失败等关键场景。旨在提供结构化的诊断步骤和故障恢复策略，确保业务的连续性。
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AI代理本地Webhook测试开发

lindy-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个完整的本地开发流程，用于测试与云端AI代理的集成。它指导开发者如何搭建和调试Webhook接收器、回调处理程序以及相关的应用程序代码。使用ngrok等隧道服务，本地化模拟完整的代理与应用之间的数据调用流程，实现高效的开发迭代。
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AI智能体可观测性与指标监控

lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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