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Lokalise安全最佳实践指南
lokalise-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本指南提供了一套全面的Lokalise集成安全最佳实践。内容涵盖了API令牌范围管理(最小权限原则)、翻译内容安全校验(防止XSS或密钥泄露)、WebHook密钥验证,以及如何在CI/CD流程中保护系统免受硬编码令牌的威胁。适用于开发和DevOps工程师。
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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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MaintainX生产环境部署清单
maintainx-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
本清单旨在指导开发者和运维工程师完成MaintainX集成到生产环境的部署前和部署后审计。它系统地涵盖了安全加固、错误容错、数据完整性、可观测性配置以及DevOps最佳实践,确保系统发布流程稳健可靠。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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MLOps流程自动化与基础设施
mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
本技能旨在构建完整的MLOps(机器学习运维)流程,覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排,并深入了解主流云平台(AWS、Azure、GCP)的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码(IaC)和Kubernetes部署,帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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现代 Python 工具指南
modern-python
trailofbits/skills
354
指导使用 uv、ruff、ty 等工具配置现代 Python 工程,涵盖项目结构、pyproject 配置、依赖与开发工具管理、快速脚本、完整项目以及从旧工具链迁移等场景。
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精英全周期开发与用户体验校验
nerdzao-elite-gemini-high
sickn33/antigravity-awesome-skills
174
该工作流模拟了高级软件工程师和高级产品设计师的专业能力,确保输出达到最高标准。它强制执行一个严格的开发流程,涵盖了从规划、架构设计、TDD实现、代码重构到技术审计和最终的像素级UI/UX视觉校验等多个环节。适用于需要代码健壮性和视觉完美度的复杂项目。
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服务等级目标监控指南
observability-monitoring-slo-implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
本技能专注于服务等级目标(SLO)和服务等级指标(SLI)的实施,用于建立和维护服务可靠性标准。它指导用户设计全面的SLO框架、计算错误预算,并构建可靠的监控系统。适用于需要将服务可靠性目标与业务优先级对齐,实现数据驱动的性能管理和持续改进的工程场景。
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待命值班交接最佳实践
on-call-handoff-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本文档提供了一套完整的待命值班交接流程和模板。它指导工程师如何系统性地记录当前活跃事件、正在调查的问题、最近的系统变更以及即将发生的维护活动。目标是实现信息连续性,确保交接班次时上下文信息完整,从而保障事件响应的可靠性。
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网页性能优化指南
performance-optimization
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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指导工程师通过代码分割、图片懒加载、缓存头策略、虚拟列表与核心 Web Vitals 监控等手段,保持网页应用在生产环境中的速度与稳定。
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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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