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云成本优化专家

database-cloud-optimization-cost-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
235
本技能模拟云成本优化专家，专门针对AWS、Azure、GCP等主流云平台，分析复杂的云支出模式。它可以识别资源浪费、过度配置和性能瓶颈，提供可操作的节约建议，帮助用户在不影响业务性能的前提下，大幅降低基础设施的运营和管理成本。
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Databricks调试诊断包

databricks-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录，生成一个脱敏的安全诊断包，专门用于撰写和提交高质量的支持工单，解决复杂的故障排查问题。
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日期范围分析器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供日期范围分析指南，涵盖 SQL、可视化、统计与商业智能，生成可上线代码并校验结果，适合数据分析场景。
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Deepgram预录音语音转写工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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使用Deepgram API实现专业级的预录音语音转写服务。该工作流支持从URL或本地文件进行音频处理，功能全面，提供说话人分离、自动内容总结、情感分析、主题检测等高级音频智能功能，并支持高效的批量处理。
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Deepgram 调试诊断工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于收集全面的Deepgram调试证据，专用于支持和故障排除。它能自动收集系统环境信息（如Node.js、Python版本），执行API连接性测试，并使用ffprobe分析音频文件的详细元数据。这对于准备详细的支持工单和重现Deepgram集成相关的Bug至关重要。
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生产级Discord机器人开发架构

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供构建稳定、可扩展的Discord机器人的专业架构知识。涵盖了现代最佳实践，包括斜杠命令、网关意图管理、速率限制处理和分片部署。提供了基于Discord.js (JavaScript) 和 Pycord (Python) 的完整基础代码和开发模式，确保机器人具备生产级的稳定性。
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文档模板与电子签名工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于构建基于模板的自动化文档工作流。核心功能包括创建可重用的合同模板、通过API批量生成包含预填字段的文档，并支持为公网或匿名用户设置直接签名链接。适用于需要高度流程化、可嵌入式签名的商业场景。
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Documenso集成调试工具包

documenso-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包是为Documenso集成设计的全面调试套件。它包含了Bash连通性测试、TypeScript诊断脚本（检查API密钥、连接和写入权限）以及调试日志封装。开发者可用于排查复杂的集成问题，收集详细的诊断信息，并撰写专业的支持工单。
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领域分析与上下文识别

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tech-leads-club/agent-skills
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通过领域驱动设计的战略分析，在代码中识别核心/支持/通用子域并建议有界上下文，帮助团队厘清业务边界、评价内聚度、规划服务拆分。
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矢量图和图表制作自动化

draw
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于使用LibreOffice Draw创建、编辑和自动化矢量图形和技术图表。它支持ODG原生格式，并能实现ODG、SVG、PDF、PNG等多种格式的无缝转换。适用于生成流程图、组织结构图和技术图纸，并通过命令行或Python UNO脚本进行批量图形操作。
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Dynamics 365 自动化操作

dynamics-365-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Dynamics CRM Web API 自动化 Dynamics 365 客户关系管理流程，借助 Rube MCP 连接快速创建或更新潜在客户、客户、联系人、商机、订单、发票和支持工单。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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