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Linear API调试与追踪工具包
linear-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于Linear API集成的全面、生产级的调试和监控工具包。它包含了多个功能模块,包括:请求/响应详细日志记录的客户端包装器、性能追踪器(提供平均延迟、P95等统计数据)、健康检查工具和环境验证器。适用于需要进行API性能监控、深度调试或搭建生产级日志系统的开发者。
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Linear问题管理API操作指南
linear-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
255
本指南详细指导如何使用官方的@linear/sdk与Linear项目管理API进行交互。内容涵盖了核心的增删改查(CRUD)操作,包括创建Issue、列出团队、查询状态以及执行原始GraphQL请求。适用于需要将Linear集成到自定义工作流、进行API联调测试或学习基础自动化模式的开发人员。
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Jira至Linear工作流迁移指南
linear-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
224
本指南详细介绍如何将Jira、Asana或GitHub等主流问题跟踪工具的数据平稳迁移到Linear。内容覆盖了完整的迁移生命周期,包括工作流程评估、状态和优先级映射定义,并提供了从源系统导出数据(含Jira API示例)到最终结构化转换的完整技术步骤。
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Linear可观测性与监控实现
linear-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本指南提供使用TypeScript实现的生产级可观测性解决方案,用于监控Linear API的调用。它涵盖了使用Prometheus定义关键指标(如延迟、错误率、速率限制和Webhook处理),结合结构化日志记录(pino),并设置了健壮的健康检查端点。帮助企业级应用全面掌握API的运行状态和性能瓶颈。
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Linear API性能调优
linear-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
171
本指南提供了一套全面的Linear API性能优化方案。它指导开发者如何通过消除N+1查询、使用缓存策略处理静态数据、通过Webhook实现缓存失效,以及将多次修改批量化为单次GraphQL请求,显著提升应用的响应速度和资源利用效率,适用于构建高并发、低延迟的系统。
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Linear生产环境部署检查清单
linear-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本检查清单提供了一套全面、专业的最佳实践和模式,用于将Linear集成部署到生产环境。它覆盖了从认证安全、密钥管理、错误处理到性能优化(缓存、批处理)和系统可观测性(健康检查、日志记录)等所有关键环节。适用于项目上线准备或现有系统审计。
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Linear SDK最佳实践指南
linear-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个关于使用Linear SDK的TypeScript/JavaScript最佳实践指南。它详细介绍了如何高效地处理分页、加载关联数据(避免N+1问题)、执行复杂的过滤逻辑,以及如何进行类型安全和可靠的错误处理,帮助开发者更好地与Linear API进行集成和开发。
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架,专为在资源受限的设备上运行大型语言模型(LLM)而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU(CUDA)的场景,非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化,可以实现内存占用和推理速度的显著优化,支持本地跨平台部署。
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大型语言模型提示词优化
llm-application-dev-prompt-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟专家级提示词工程师,专注于为大型语言模型(LLMs)优化提示词。它运用宪法AI、思维链等高级技术,将基础指令转化为生产级的优化提示,能够显著提高模型的准确性、降低幻觉并节省成本。适用于需要系统性提升LLM性能和流程优化的场景。
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LLM模型评估与性能测试
llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供了一套全面的大型语言模型(LLM)评估框架。内容涵盖自动化指标(如BLEU、ROUGE、BERTScore)、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型,确保AI应用的可靠性和可部署性。
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负载测试场景规划器
load-test-scenario-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化负载测试场景规划,按照业界最佳实践提供指导,产出可上线的配置并校验负载、压力、基准和性能监控相关内容。
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API 负载与压力测试
load-testing-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于执行全面的API负载、压力和浸泡测试,以验证API的性能和可扩展性。该功能模拟真实的、高并发的流量模式,支持生成复杂的测试脚本,并设定性能阈值(如p95延迟、错误率)。通过识别性能瓶颈(如数据库、网络),确保API能够承受生产环境的极高并发负载。
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