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Neon无服务器Postgres指南

using-neon
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon提供了一个强大的无服务器Postgres平台，实现了计算和存储的解耦，支持自动伸缩、分支管理和即时恢复等高级功能。本指南详细介绍了Neon的配置、连接方法和使用场景，兼容标准Postgres，并与多种编程语言、ORM和开发工具无缝集成，用于构建高可靠性的数据系统。
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UV包管理器：快速依赖管理

uv-package-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
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uv是一款用Rust编写的极速Python包安装和解析器。本指南提供了全面的现代Python项目管理和依赖处理工作流。它适用于快速设置新项目、高效管理依赖、解决复杂的依赖冲突，并优化CI/CD流程，特别是在处理大型单体仓库（monorepo）或需要可复现构建的场景。
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用户体验研究工具

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alirezarezvani/claude-skills
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面向资深 UX 研究/设计者，提供从数据生成用户画像、绘制旅程地图、策划可用性测试到整理研究洞察的流程，助力形成可执行的设计建议。
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通过Rube自动化V0流程

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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使用Composio Rube MCP自动化V0运维，始终先搜索工具、验证连接、遵循动态schema、复用会话并在多工具执行时提供memory参数，适合需要可靠V0集成的自动化场景。
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CSRF 保护验证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能检查 Web 应用的 CSRF 防护（令牌、双提交 Cookie、SameSite 属性、来源校验等）是否到位，定位未保护接口并生成漏洞与修复建议报告。
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Vertex AI生产就绪度验证器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能旨在对Vertex AI Agent Engine的部署进行全面的生产就绪度验证。它执行跨越安全、监控、性能、合规和最佳实践五个维度的加权审计，生成0-100%的综合评分。输出结果包含每一项检查的详细通过/失败报告，并提供按优先级排序的可操作的优化建议，确保部署质量达到生产级标准。
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安全密钥和环境变量管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套完整的安全指南和模式，用于管理环境变量和敏感密钥。它旨在确保秘密凭证、API密钥及其他机密信息，绝不会在Claude会话、终端输出、日志文件或代码提交（如Git）中意外泄露，从而保障开发流程的安全性。
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Vast.ai CI/CD GPU自动化测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何将Vast.ai的GPU资源配置集成到CI/CD流程中（如GitHub Actions）。它能实现自动化、成本可控的GPU测试、模型验证和性能基准测试。通过脚本管理实例的生命周期，确保测试环境稳定且资源使用后能自动清理，大大提高了DevOps流程的可靠性和效率。
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Vast.ai错误排查与使用指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南是Vast.ai平台全面的错误诊断和解决手册。它详细介绍了在使用过程中遇到的各种常见错误，包括API状态码（如401、429）、实例生命周期问题、CLI命令失败、Docker镜像加载错误、SSH连接故障以及CUDA内存不足等。帮助用户快速解决问题，优化GPU资源使用效率。
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GPU实例管理与机器学习工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个完整的GPU计算资源工作流。它帮助用户在Vast.ai上执行端到端的工作流：从根据规格和价格搜索最佳GPU资源，到创建实例，执行复杂的模型训练或推理任务，收集模型成果，并最重要的是销毁实例以停止计费。适用于AI模型训练和计算任务。
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Vast.ai分布式训练与成本管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。
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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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