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搜索 RAG ，共找到 867 条记录
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Web应用渗透测试自动化

performing-penetration-testing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
通过 penetration-tester 插件自动执行 Web 应用渗透测试，检测 OWASP Top10 漏洞、建议利用手法，并输出包含风险评级与修复建议的安全报告，适用于渗透测试或安全评估场景。
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现代PHP企业级开发

php-pro
Jeffallan/claude-skills
253
专注于使用PHP 8.3+、Laravel和Symfony构建企业级应用。掌握严格类型系统、依赖注入、DTO和值对象等现代设计模式。适用于开发安全、高性能、高可测试性的REST/GraphQL API和复杂后端服务。
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Pinecone托管向量数据库

pinecone
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
471
Pinecone是面向生产AI应用的托管向量数据库，提供自动扩容、混合搜索、命名空间和元数据过滤，适用于RAG、推荐或语义检索等低延迟场景，免维护的Serverless体验。
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Plain自动化流程指南

plain-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
125
通过 Rube MCP 的 Plain 工具套件自动化常规 Plain 操作，要求先调用搜索获取 schema、确认连接活跃，再执行多个工具以保证流程稳定。
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PostHog常见错误排查与修复

posthog-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本指南全面收录了PostHog集成过程中可能遇到的常见错误和故障排除方法。它涵盖了事件捕获失败、功能标志配置错误、API认证问题（如401/429）以及用户身份数据碎片化等关键问题。帮助开发者快速定位并修复分析跟踪代码，确保数据准确可靠。
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提示守卫检测器

prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
147
Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。
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配对测试用例生成

pypict-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
本技能用于指导和生成配对测试用例。配对测试（Pairwise Testing）是一种先进的软件质量保证（QA）测试方法。它能确保测试用例全面覆盖所有参数对的组合，特别适用于包含多个相互作用输入变量的复杂系统，帮助开发者高效提升测试覆盖率，提高软件的稳定性和可靠性。
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Python测试全攻略

python-testing
affaan-m/everything-claude-code
139
提供面向pytest的Python测试策略，包含TDD流程、fixture参数化、覆盖率要求与测试基础设施搭建，帮助构建可复现的测试套件。
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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量化金融模型与交易分析

quant-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。
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