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Procore多环境API配置

procore-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本技能提供Procore平台的多环境集成设置模式。它利用REST API和OAuth2认证机制，用于执行项目管理、获取公司信息或处理提交物等关键任务。适用于需要将Procore平台与自动化工作流深度集成的开发人员。
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Procore项目观测与API集成

procore-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
本技能提供使用Procore REST API实现项目观测性（Observability）的模式。它适用于自动化处理建筑项目管理流程，包括获取公司列表、处理RFI（射期询问）或管理提交物等关键任务，需要通过OAuth2认证进行安全集成。
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Procore API性能调优指南

procore-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
412
本技能提供Procore平台API的性能调优指南，教用户如何使用OAuth2和REST API进行高效集成。适用于处理建筑项目管理（如RFI、提交物和项目数据）的各种流程，确保API调用稳定且高效。
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Procore API集成与架构指南

procore-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
本指南提供了使用Procore REST API进行系统集成的实现模式和最佳实践。它详细介绍了OAuth2认证流程、基础API调用模式（如获取公司列表）以及错误处理机制。适用于需要将施工管理系统与外部工具进行无缝集成的开发者，尤其是在处理RFI、提交材料和项目生命周期管理时。
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Procore开发套件集成模式

procore-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
本技能提供与Procore建筑管理平台对接的集成模式。它指导用户如何通过REST API和OAuth2进行身份验证，从而实现项目管理、RFI处理和文件提交等关键施工流程的自动化集成。
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Procore项目管理API集成

procore-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
本技能旨在提供Procore升级迁移和平台集成模式，使用REST API和OAuth2进行认证。它支持程序化地与Procore平台进行交互，用于核心的建筑项目管理任务，例如项目生命周期管理、RFI跟踪和提交物处理，以实现无缝工作流自动化。
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Procore网络钩子事件集成

procore-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
本技能指导如何使用Procore的Webhooks和REST API进行系统集成。适用于建筑和项目管理场景，用于自动化处理项目流程、管理信息请求（RFIs）和处理物料提交，确保企业级项目数据的准确性和流程自动化。
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提示词与技能优化器

prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估，提供详细的评分卡和可操作的重写建议，确保内容符合最佳实践，提升AI性能。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
139
本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
261
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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Qdrant 数据库扩展与调优指南

qdrant-scaling
github/awesome-copilot
196
本指南详细指导Qdrant的扩展决策。它帮助用户根据实际需求（如数据量增长、查询吞吐量、响应延迟等）诊断系统性能瓶颈，并选择最合适的扩展策略，无论是增加容量还是优化性能。适用于需要大规模向量搜索和高并发查询的场景。
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Qdrant查询高吞吐量扩展指南

qdrant-scaling-qps
github/awesome-copilot
215
本指南提供了关于优化和扩展Qdrant向量数据库查询吞吐量（QPS）的全面高级策略。内容涵盖了从内部性能调优（如优化分段、使用量化和批处理搜索）到系统架构扩展（如增加只读副本、处理磁盘IO瓶颈）的全方位指导，适用于构建高并发、大规模检索系统。
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