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Expo应用部署与发布
expo-deployment
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
本技能详细介绍了如何使用Expo应用程序服务(EAS)将Expo应用部署到生产环境。功能覆盖iOS、Android、Web等多个平台,支持完整的发布生命周期,包括构建、提交到App Store Connect、Google Play和TestFlight。它还涵盖了版本管理、元数据优化和配置自动化CI/CD流程。
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GCP 云运行实践指南
gcp-cloud-run
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
指导在 GCP 上通过 Cloud Run 服务和云函数打造生产级无服务器应用,涵盖容器 API、事件驱动 Pub/Sub、冷启动调优与部署流程。
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MaintainX企业级集成架构
maintainx-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
67
本指南提供了一系列生产级的架构模式,用于将MaintainX系统与大型企业级系统(如ERP、SCADA、数据仓库)进行集成。内容涵盖了基于事件流的实时同步、双向数据同步网关的构建,以及构建可扩展的数据分析管道,帮助用户设计出高可靠性的企业级解决方案。
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Pubsub订阅配置助手
pubsub-subscription-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
在 GCP 中提供 Pub/Sub 订阅配置的自动化指导,包含实践步骤、可投入生产的配置示例以及标准校验,适用于所有提及订阅配置的场景。
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Pubsub 主题配置指南
pubsub-topic-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
436
自动化指导 Google Cloud Pubsub 主题配置,提供最佳实践、生成可投产的配置与校验,服务于 GCP 技能训练与实践场景。
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Redis 实战模式指南
redis-patterns
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
293
汇总缓存策略、滑动窗口限流、发布订阅、流处理与 Lua 原子操作等 Redis 核心模式,助力构建高可用、高吞吐的服务体系。
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WebSocket 实时通信工程师
websocket-engineer
Jeffallan/claude-skills
145
提供搭建 WebSocket/Socket.IO 实时系统的实施指导,涵盖认证、房间管理、Redis pub/sub 扩展、粘性会话和监控,适用于聊天与在线状态场景。
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Matplotlib 可视化指南
matplotlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
指导如何用Matplotlib绘制静态、动画与交互图形,掌握pyplot与面向对象接口、样式配置、多面板布局及导出出版级图像,适合科研或统计可视化需求。
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PubChem 化学数据库查询
pubchem-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
322
通过 PUG-REST API 或 PubChemPy 查询 PubChem 百万化合物库,按名称、CID 或结构检索性质、相似性/子结构、活性数据,并支持格式互转,适用于化学信息分析与药物筛选。
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审计配置错误的Azure存储账户
detecting-misconfigured-azure-storage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
本工具提供了一套全面的审计流程,用于检查Azure存储账户的安全配置。它可以检测出公共可访问的Blob容器、缺乏基础设施加密、网络访问过于宽松或SAS令牌权限过大的等安全漏洞。适用于进行合规性审计、响应安全警报或在新订阅上建立安全基线。
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学术论文全流程写作管线
paper-writing
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
127
本技能提供了一个完整的学术论文撰写自动化流程。用户只需输入原始报告或研究思路,系统即可自动完成从大纲规划、图表生成、LaTeX写作、编译到多轮智能改进和润色等所有专业步骤,最终输出符合投稿要求的PDF文件,极大地提升学术写作效率。
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学术论文图表与架构生成
academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流:一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图;二是使用matplotlib/seaborn等库,根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表(如折线图、热力图等)。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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