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Guidewire 安装与认证
guidewire-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
368
建立 Guidewire InsuranceSuite 开发环境,完成 Hub 注册、OAuth2/JWT 凭证配置并验证 Cloud API 链接,适用于新集成或刷新凭证场景。
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Guidewire 本地开发流程
guidewire-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
配置 Guidewire Studio、本地 Gosu 调试、热重载与 Gradle 任务,快速启动服务、执行测试,优化本地开发效率。
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Guidewire 多环境配置
guidewire-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
针对 Guidewire InsuranceSuite 提供多环境配置与提升流程,涵盖环境目录结构、Gradle 属性覆盖、TypeScript 管理器、云端密钥管理和 DEV→QA→UAT→PROD 的自动化运行与健康检查。
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Guidewire SDK 模式指南
guidewire-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
掌握Guidewire数字SDK前端、REST API客户端集成与Gosu后端模块的实践,包括事务、查询和插件模式,提升保险业务开发效率与稳定性。
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Guidewire Webhook 事件
guidewire-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
422
通过Guidewire应用事件、Webhook及消息队列集成,实现实时通知与异步处理,满足事件驱动架构中的出方向事件与接收端需求。
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标准化 API 错误处理
handling-api-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
基于 RFC 7807 的标准化 API 错误处理指南,覆盖类型化异常、中间件统一处理、不同环境下的堆栈展现、验证错误格式化、监控接入及相关测试,确保所有接口返回一致的状态码与可读响应。
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帮助台自动化工具
helpdesk-automation
davepoon/buildwithclaude
300
通过Composio 的 Rube MCP 工具包自动化帮助台工单浏览、视图查看、模板回复和自定义字段检查,在运行业务前先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具模式。
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苹果系统体验指南
hig-components-system
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
为 Apple 开发者提供系统体验组件(小组件、实时活动、通知、复杂功能、主屏快捷方式、Top Shelf、表盘、App Clip、快捷指令)的设计原则,强调精简内容、适配尺寸、及时更新和深度链接,提升锁屏等外围界面的效率。
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苹果平台设计指南
hig-platforms
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
聚焦苹果多平台人机界面指南,覆盖 iOS、iPadOS、macOS、tvOS、visionOS、watchOS 与游戏的布局与交互差异,指导 UI 适配、输入方式和操作规则,确保各平台既统一又符合其交互习惯。
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HIPAA 审计助手
hipaa-audit-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
在 Security Advanced 中自动化 HIPAA 审计助手流程,提供操作指引、生产级配置与合规校验,支持渗透测试、威胁建模等安全实践。
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Hosted Agents V2 Py
hosted-agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
152
Build hosted agents using Azure AI Projects SDK with ImageBasedHostedAgentDefinition. Use when creating container-based agents in Azure AI Foundry.
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半二次量化模型
hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
HQQ 提供无需校准数据的半二次量化,支持 1-8 位、可配置多个推理后端(PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin),适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。
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