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Miro API集成测试与CI/CD配置

miro-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
188
本技能指导如何为Miro API v2集成配置健壮的CI/CD流程。利用GitHub Actions自动化执行单元和集成测试，验证API连通性，并实现测试环境的自动清理，确保测试结果的可靠性和隔离性。
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OneNote内容查询与高级搜索

onenote-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套基于Microsoft Graph API的OneNote内容查询、搜索和分页解决方案。它解决了OneNote原生搜索功能的局限性，包括不支持跨笔记本搜索、仅支持元数据过滤等问题。用户可以使用此模式实现跨多个Notebook的迭代查询，并利用客户端索引技术进行页面的全文内容搜索，适用于构建复杂的知识库检索系统。
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学术论文作者追踪

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EverMind-AI/EverOS
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本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。
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论文声明零上下文审计

paper-claim-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
158
该工具用于对研究论文中的所有定量声明、比较和范围描述进行零上下文审计。它通过将论文文本与原始结果文件进行交叉核对，旨在消除“确认偏差”，从而发现四舍五入错误、数据选择性引用或错误计算的增量值，确保论文声明与原始证据的高度一致性。
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统一网络工具集：研究与数据增强

parallel-web
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
348
这是一个全能网络工具集，用于执行高级网络任务，包括网页搜索、URL内容提取、批量数据增强和深度研究报告生成。它特别强调学术和科学来源，确保结果的准确性和权威性，非常适合学术研究、科学分析和专业数据处理流程。
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身份验证工作流：KYC和身份检测

persona-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
用于执行全面、多维度的用户身份验证（KYC）。它支持政府证件（护照、驾照）数据提取、面部活体检测（Selfie Liveness）以及数据库背景调查（如SSN、黑名单）。适用于构建复杂的身份审核流程和决策逻辑。
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Persona身份验证工作流

persona-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个使用 Persona REST API 实现身份验证（KYC）完整生命周期的教程。内容涵盖了创建查询、生成托管或嵌入式验证链接、循环轮询状态直到完成，并最终检索详细验证结果，是构建安全、自动化用户注册和身份验证系统的必备知识。
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身份认证API性能调优

persona-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
本技能旨在优化使用Persona API进行身份验证的工作流性能。它指导如何采用批处理询价、缓存验证结果和并行轮询等最佳实践，确保在处理大量身份数据时，数据检索高效且可靠。
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隐私政策合规生成器

privacy-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
本技能可扫描网站或代码库，识别所有数据收集信号（如Cookie、分析脚本、表单等）。它能生成一份包含12个章节的综合隐私政策，全面涵盖GDPR和CCPA等法律要求，帮助用户确保网站或应用符合数据保护法规，并清晰地将数据用途映射到法律依据。
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Procore子提交流程自动化

procore-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于自动化Procore项目管理平台中的子提交（Submittal）工作流。该技能支持用户编写代码创建包含详细信息的子提交，包括规格、审核人及截止日期。同时，它还能够更新子提交的状态（如批准或拒绝），并根据状态筛选和列出待审资料，确保项目流程的顺畅和规范管理。
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Qdrant 数据库扩展与调优指南

qdrant-scaling
github/awesome-copilot
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本指南详细指导Qdrant的扩展决策。它帮助用户根据实际需求（如数据量增长、查询吞吐量、响应延迟等）诊断系统性能瓶颈，并选择最合适的扩展策略，无论是增加容量还是优化性能。适用于需要大规模向量搜索和高并发查询的场景。
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查询结果量扩展优化

qdrant-scaling-query-volume
github/awesome-copilot
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当查询需要从多个分片（shards）获取大量结果时，该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制，而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值，然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量，从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性，同时确保了结果的高精度。
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