open-index/open-npm huggingface dataset:
npm package: @jiaozhiye/qm-platform-components
Description: A platform components for React
Author: jiaozhiye
Latest version: 1.0.0-beta.1

## 说明

- 匹配平台框架使用的业务组件库。

### 使用

1. 必须使用在平台前端框架中
2. 使用 `yarn` 安装依赖包
3. 组件使用方式，查看平台组件库文档
npm package: @jiapantw/export-github-issues
Description: Clone GitHub Issues locally for offline perusal
Author: Justin Tien
Latest version: 1.0.2

# export-github-issues

> This is based on https://github.com/jlord/offline-issues, and removed `ghauth` (use options `--token` to auth)

[![js-standard-style](https://img.shields.io/badge/code%20style-standard-brightgreen.svg)](http://standardjs.com/)

_Get your GitHub Issues offline! In Markdown and HTML._

This is a command line application, using [Node.js](http://nodejs.org/), that fetches the GitHub Issue/s you specify and writes them to files on your computer in both HTML and markdown formats. This way you can view them without an internet connection.

**This will cap issues at the first 250.**

![screenshot](screenshot.png)

## Usage

> Use it to save Issues as `.md` and `.html`. Options in next section.

- install

```sh
npm install -g @jiapantw/export-github-issues
```

> github_api_token, you can to github generate api_token for temp

- For one issue:

```bash
export-github-issues --token <github_api_token> <ownerId>/<repo>#issueId
```

- For all issues:

```bash
export-github-issues --token <github_api_token> <ownerId>/<repo>
```

- For multiple repositories or issues:

```bash
export-github-issues --token <github_api_token> <ownerId>/<repo> <ownerId>/<repo2>#1
```

**Example:**

```bash
export-github-issues --token <github_api_token> justintien/blog#1 justintien/blog#2
```

The files are written to whichever directory you are currently in. You will see a `md` and `html` folder added, each of which contains the issues you requested.

## Options

To just generate HTML files from existing offline cache:

```bash
export-github-issues -h
export-github-issues --html
```

To skip generating ./static/* files for HTML:

```bash
export-github-issues -S <ownerId>/<repo>
export-github-issues --no-static <ownerId>/<repo>
```

To save generated files in different location:

```bash
export-github-issues -d <DIRECTORY> <ownerId>/<repo>
export-github-issues --destination <DIRECTORY> <ownerId>/<repo>
```

To filter by issue state:

```bash
export-github-issues -s all <ownerId>/<repo>
export-github-issues --state all <ownerId>/<repo>
```

This option accepts either ```open```, ```closed``` or ```all```. (Default: ```all```)
Note that the filter won't be applied when issue number is specified, like ```muan/github-gmail#4```.
npm package: @jiaqi.li/llm-tools
Description: 基于 Sentry MCP 的错误分析和修复工具，支持 Claude Code、Cursor 等 AI 工具
Latest version: 1.0.1

# LLM Tools

基于 Sentry MCP 的智能错误分析和修复工具，让 AI 助手能够自动分析和修复 Sentry 上报的错误。

## 🌟 特性

- 🔍 **智能错误分析**：自动从 Sentry 获取错误详情并进行深度分析
- 🛠️ **自动错误修复**：AI 辅助修复代码，减少人工调试时间
- 🤖 **多 AI 工具支持**：支持 Claude Code、Cursor、Windsurf、Continue 等主流 AI 编程工具
- 🎯 **简单易用**：通过斜杠命令快速调用，只需粘贴 Sentry URL
- 🏢 **自建 Sentry 支持**：完美支持自建 Sentry 站点

## 📦 安装

**无需安装！** 直接使用 `npx` 运行：

```bash
# 交互式菜单
npx @jiaqi.li/llm-tools

# 或直接运行特定命令
npx @jiaqi.li/llm-tools setup-sentry     # 配置 Sentry MCP
npx @jiaqi.li/llm-tools setup-commands   # 配置 AI 工具
```

## 🚀 快速开始（仅需 2 步）

### 第一步：配置 Sentry MCP

```bash
npx @jiaqi.li/llm-tools setup-sentry
```

按照提示输入：
- **Sentry 站点地址**（例如：`sentry.tec-do.cn` 或 `sentry.io`）
- **Sentry Access Token**（从 Sentry 设置中获取，见下方说明）

配置完成后，**重启你的 AI 工具**（如 Claude Code）以使 MCP 配置生效。

### 第二步：配置 AI 工具命令

```bash
npx @jiaqi.li/llm-tools setup-commands
```

脚本会引导你：
1. **选择要配置的 AI 工具**（支持多选，空格选择，回车确认）
   - ✅ Claude Code
   - ✅ Cursor
   - ✅ Windsurf
   - ✅ Continue
2. **输入项目根目录路径**（默认为当前目录）

配置完成后，对应的命令文件会自动创建：
- Claude Code → `.claude/skills/`
- Cursor → `.cursor/commands/`
- Windsurf → `.windsurf/commands/`
- Continue → `.continue/commands/`

## 💡 使用方法

### 分析 Sentry 错误

在你的 AI 工具中输入：

```
/analyze-sentry-error https://sentry.tec-do.cn/organizations/your-org/issues/12345/
```

或者直接输入 Issue ID：

```
/analyze-sentry-error 12345
```

AI 会自动：
1. 从 Sentry 获取错误详情
2. 分析堆栈跟踪和错误上下文
3. 定位问题代码位置
4. 提供详细的分析报告，包括：
   - 📋 错误概要
   - 🔍 详细分析
   - 📍 问题定位
   - 💡 可能原因
   - 📊 影响评估
   - 🎯 修复建议

### 修复 Sentry 错误

在你的 AI 工具中输入：

```
/fix-sentry-error https://sentry.tec-do.cn/organizations/your-org/issues/12345/
```

AI 会：
1. 分析错误
2. 定位问题代码
3. 提出修复方案并征求确认
4. 自动修改代码
5. 提供验证建议

## 📁 项目结构

```
llm-tools/
├── scripts/
│   ├── setup-sentry-mcp.js      # Sentry MCP 配置脚本
│   └── setup-commands.js         # AI 工具命令配置脚本
├── prompts/
│   ├── analyze-sentry-error.md   # 错误分析 prompt 模板
│   └── fix-sentry-error.md       # 错误修复 prompt 模板
├── package.json
└── README.md
```

## 🔧 进阶配置

### 手动配置 Sentry MCP

如果你更喜欢手动配置，可以直接编辑 Claude Code 的配置文件：

**macOS/Linux**: `~/.config/claude-code/config.json`
**Windows**: `%APPDATA%/Claude Code/config.json`

添加以下配置：

```json
{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@sentry/mcp-server@latest",
        "--access-token=YOUR_ACCESS_TOKEN",
        "--host=YOUR_SENTRY_HOST"
      ]
    }
  }
}
```

### 获取 Sentry Access Token

1. 登录你的 Sentry 账号
2. 进入 **Settings** → **Account** → **API** → **Auth Tokens**
3. 点击 **Create New Token**
4. 选择权限：至少需要 `event:read` 和 `project:read`
5. 创建并复制 token

## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 📄 许可证

MIT

## 🙏 致谢

本项目灵感来源于 [OpenSpec](https://github.com/Fission-AI/OpenSpec)，感谢他们提供的优秀实践