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Obsidian插件生产级开发模式

obsidian-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
165
本资源集锦了六个生产级Obsidian插件模式，旨在解决插件开发中最常见的缺陷，如升级时设置丢失、文件操作的竞态条件、内存泄露以及元数据过时等问题。它提供了可复制、可粘贴的解决方案，帮助开发者构建稳定、可靠、符合工业级标准的插件。
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Obsidian插件API版本升级指南

obsidian-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
375
本指南为开发者提供了Obsidian插件在跨版本API升级和迁移的完整流程。它涵盖了包括版本兼容性审计、实现版本感知设置迁移（确保用户数据不丢失）、替换过时API调用（如Vault、Editor等），以及更新manifest.json等关键步骤，确保插件在高版本Obsidian上稳定运行。
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OKR 跟踪器创建助手

okr-tracker-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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当提到 OKR 跟踪器创建时自动响应，提供企业级治理、合规、集成与项目管理的最佳实践、可投入生产的配置及标准校验建议。
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Onedesk MCP 自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Onedesk 工作流，先获取工具模式、确认连接有效，再按模式调用动作，复用会话并确保每次执行前都发现最新工具以避免失效。
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Onnx转换部署指南

onnx-converter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在 ML 部署场景下自动提供 onnx 转换器的服务指导，涵盖推理、管道、监控与优化，并产出可投入生产的代码与配置。
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开放图谱创建器

open-graph-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为前端工作流提供开放图谱元数据指导，涵盖最佳实践、React/Vue/CSS 建议以及可直接使用的代码。
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开源项目维护主管

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numman-ali/n-skills
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作为开源仓库的维护主管，负责分类问题、审查 PR、分析贡献者、产出维护报告，并提供可执行建议，帮助团队保持文档与体验清晰、降低支持成本、提升信任与采纳。
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OpenAPI 规范生成器

openapi-spec-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
421
自动化OpenAPI规范编写，指导REST、GraphQL、认证等场景下的API开发流程，输出生产就绪配置并进行标准校验。
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OpenEvidence成本调优与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供OpenEvidence API的使用成本优化指南和实践方法。它指导用户采取缓存、批量请求、选择合适的API层级等技术策略，帮助用户高效、经济地管理和追踪医疗数据的API调用费用，确保数据获取流程的优化。
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OpenEvidence临床数据处理规范

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求（如HIPAA、GDPR和FDA指南），并详细说明了处理受保护健康信息（PHI）的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出，旨在确保系统在提供临床智能支持的同时，最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence企业级权限控制

openevidence-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该系统为OpenEvidence（一个AI驱动的临床决策支持平台）提供了企业级的基于角色访问控制（RBAC）。它严格管理对敏感数据（包括PHI相关数据集和医学文献）的访问权限，确保符合HIPAA等法规要求。系统为管理员、临床医生、研究人员等不同角色设置了精细的权限，用于查询、数据导出和机构配置，从而维护一个安全且可审计的数据环境。
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OpenEvidence多环境配置指南

openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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