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Lmnt 自动化指南

lmnt-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
222
指导开发者通过 Composio 的 Lmnt 工具包利用 Rube MCP 自动化 Lmnt 操作，强调必须先搜索工具、检查连接、遵循模式字段，并在执行多工具工作流前维护会话与内存参数。
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负载测试场景规划器

load-test-scenario-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
自动化负载测试场景规划，按照业界最佳实践提供指导，产出可上线的配置并校验负载、压力、基准和性能监控相关内容。
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Locust 测试生成器

locust-test-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
Locust 测试生成器在您提及 locust 或请求性能测试帮助时，自动提供负载、压力与基准测试的步骤指导、最佳实践及可部署的代码配置，确保输出符合通用标准。
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结构化API日志记录与监控

logging-api-requests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
实现全面、结构化的API请求日志记录和监控。该技能能够捕获性能指标、关联ID和安全审计信息，并自动进行个人身份信息（PII）脱敏。适用于微服务环境的系统调试、性能分析和满足严格的合规性审计要求。
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Lokalise本地化成本优化指南

lokalise-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
374
本技能提供一套完整的Lokalise本地化成本优化流程。它指导用户如何通过审计当前项目使用量、减少空闲贡献者席位、最大化翻译记忆（TM）匹配，以及科学地利用机器翻译（MT）等方法，实现本地化项目的成本控制和预算管理。
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本地化调试证据收集器

lokalise-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本工具旨在收集全面的诊断证据，用于排查Lokalise集成问题或提交技术支持工单。它会自动抓取系统环境信息、API连接测试结果、项目统计数据、文件上传流程状态以及相关的应用日志，并将所有信息打包成一个时间戳归档文件，方便技术支持人员分析。
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本地化平台角色权限管理

lokalise-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
394
本技能详细指导如何配置 Lokalise 企业版的高级权限管理。涵盖了如何通过API实现精细化的角色控制（如管理员、审阅者、译者），包括语言范围限制、团队级用户管理、创建贡献者组，以及部署单点登录（SSO）以确保企业级安全性和可扩展性。
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Lokalise本地化系统迁移指南

lokalise-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
本指南提供详细的本地化内容迁移流程，指导用户如何从竞争对手的本地化管理系统（如Crowdin、Phrase）批量导出、转换和导入翻译内存数据到Lokalise。整个流程包括数据格式转换、关键变量标准化以及通过API进行批量上传，适用于进行本地化平台重构或数据迁移。
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本地化服务可观测性监控

lokalise-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能指导用户如何为Lokalise集成设置全面的可观测性监控系统。内容涵盖API调用性能指标、速率限制追踪、翻译进度跟踪以及Webhook的交付可靠性监控。适用于构建稳定、专业的本地化流程监控仪表板和警报系统。
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API速率限制与节流处理

lokalise-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
74
本技能提供了一套鲁棒的API速率限制和节流处理模式，以Lokalise API为例。它指导开发者如何实现请求队列（p-queue）以保证调用间隔，并在遇到429错误时自动执行指数退避（exponential backoff）和抖动（jitter）重试。同时，它也强调了如何读取和利用响应头信息来预判和控制调用频率，确保大规模批量操作的稳定性和效率。
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Luigi 任务生成器

luigi-task-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
针对数据管道场景自动生成 Luigi 任务，提供最佳实践指导、代码配置产出与标准校验，帮助快速搭建 ETL、流式处理与工作流编排方案。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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