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搜索 RCE ，共找到 1482 条记录
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Langfuse Webhook 提示词事件集成

langfuse-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
本技能指南教您如何配置Langfuse Webhooks，用于捕获提示词（Prompt）的创建、更新和删除等生命周期关键事件。通过实现一个安全的端点，您可以将Langfuse的变更信息与外部系统（如CI/CD流水线、Slack等）进行自动化集成，实现流程的联动和高效通知。
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近30天多源信息调研

last30days
mvanhorn/last30days-skill
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该技能用于对任意主题进行过去30天内的深度、多源信息调研。它整合了来自Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News等主流平台的公开讨论和情感，帮助用户全面了解市场趋势、公众情绪和当前热点话题。适用于市场分析、竞争情报和趋势追踪。
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Lindy AI集成部署指南

lindy-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
这是一份关于部署与Lindy AI代理集成的应用层指南。它详细介绍了如何设置Webhook接收器、管理回调处理器以及确保应用在Docker、Vercel等多种平台上的生产环境就绪。内容涵盖了部署前置要求、分步部署流程、后部署验证脚本和回滚计划，适用于需要构建和维护复杂AI后端服务的场景。
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AI配额优化与成本管理

lindy-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何管理AI智能体的资源消耗和配额使用。它指导用户掌握优化任务流程、设置触发器过滤器、限制Webhook频率以及设置预算警报等关键方法，确保AI自动化流程高效运行、成本可控，避免意外超支。
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Lindy AI代理安全最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Lindy AI代理的完整安全最佳实践。它详细介绍了如何进行API密钥管理、Webhook认证、最小化权限范围（Scoping）和数据处理规范。通过掌握这些知识，用户可以系统性地降低AI自动化流程的风险，确保代理系统在企业级环境中实现最高的安全性和合规性。
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Linear问题生命周期管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于通过Linear SDK管理完整的项目问题生命周期。它支持创建、更新和组织问题，包括设置优先级、标签及截止日期。核心功能包括自动化状态流转（如从待办到进行中），建立父子任务结构，并管理问题间的关系（如阻塞或重复）。适用于需要全流程项目任务自动化和工作流控制的开发和产品管理场景。
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线性部署状态自动化追踪

linear-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在将持续集成/持续部署（CI/CD）流程与Linear项目管理工具集成。它能自动捕获部署URL，并在相应的Linear问题中添加详细的部署记录。此外，它还根据部署环境（如预发布或生产）自动管理问题状态的流转，确保代码提交、部署状态和项目任务之间实现无缝同步和追踪。
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Linux 生产环境 Shell 脚本

linux-production-shell-scripts
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供面向生产环境的 Linux bash 脚本模板，涵盖备份、监控、用户管理和安全加固，可以快速部署于系统运维或渗透测试场景中。
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Linux系统故障排查工作流

linux-troubleshooting
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工作流提供了一套系统化的、多阶段的指南，用于诊断和解决复杂的Linux系统问题。它涵盖了从资源瓶颈分析（CPU、内存、磁盘）到服务故障、网络诊断、日志分析等所有关键排查步骤，适用于处理生产环境事故的系统管理员和DevOps工程师。
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流体玻璃设计翻译进度

liquid-glass-design
affaan-m/everything-claude-code
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本文件是为 liquid-glass-design 技能准备的日文翻译和本地化资源。请注意，当前内容处于翻译开发阶段。若需了解完整的技能功能和核心文档，请参考原始的技能文件。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
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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LLaVA 视觉语言助手

llava
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LLaVA 将 CLIP 图像编码与 Vicuna/LLaMA 语言模型结合，提供基于图像的多轮对话、视觉问答、描述生成与指令跟随能力，适用于图像理解和视觉语言机器人。
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