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操作系统与脚本故障排除工作流

os-scripting
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
这是一个为系统管理员和开发人员设计的全周期工作流。它指导用户在Linux、macOS和Windows环境下完成系统管理和Shell脚本的整个生命周期。覆盖环境评估、编写健壮的Bash脚本、高级调试、代码规范检查（ShellCheck）和自动化测试（Bats），确保自动化脚本的可靠性与可扩展性。
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猫头鹰协议自动化

owl-protocol-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
248
通过 Composio 的 Owl Protocol 工具在 Rube MCP 上实现流程自动化：先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认 schema，管理 owl_protocol 连接，再执行多工具工作流，并提供 schema 合规参数与内存占位。
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包 Json 管理助手

package-json-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
192
为 DevOps 场景下的 package json 管理任务提供自动化指导，包含最佳实践、生产配置生成与校验，帮助夯实持续集成与基础设施工作流程。
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PagerDuty 自动化工具

pagerduty-automation
davepoon/buildwithclaude
191
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 PagerDuty 工具包，自动化处理事件、服务、排班与告警分析，并确保每次工作流前获取最新模式与连接状态。
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并行自动化工具流程

parallel-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
255
指导通过 Rube MCP 接入 Composio Parallel 工具包完成并行工作流自动化，强调先搜工具、确认连接、遵循模式和模版字段执行。
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Parsehub 自动化指南

parsehub-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
75
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链管理 Parsehub 工作流，从搜索工具、核对连接到执行，强调遵循最新 schema 并提醒每次运行前刷新工具信息。
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Parsera 自动化指南

parsera-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
52
通过调用 Rube MCP 的 Composio Parsera 工具链，按顺序发现工具、确认连接并按架构执行工作流，实现 Parsera 任务的自动化。
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Parseur 自动化工作流程

parseur-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
260
通过 Composio 的 Rube MCP 执行 Parseur 操作，包含工具发现、连接检查、架构遵循与执行流程，确保自动化任务稳定可靠。
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Rube MCP Passslot 自动化

passslot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
136
通过 Rube MCP 发现、接入并运行 Composio Passslot 工具集，确保每次调用遵循最新 schema、连接处于激活状态，并在工作流内复用会话，提高自动化操作的可靠性。
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PDF文档处理指南

pdf-official
sickn33/antigravity-awesome-skills
65
本指南详细介绍了使用Python库（如pypdf, pdfplumber, reportlab）和命令行工具（如pdftotext, qpdf）对PDF文件进行操作的全面方法。涵盖了文件合并、分割、旋转、文本和表格提取、PDF创建以及扫描件OCR识别等核心功能，适用于自动化工作流开发。
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多智能体代码审查编排工具

performance-testing-review-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
109
该工具是一个复杂的AI代码审查系统，能够协调多个专业化的智能体（如安全、架构、性能等）。它超越了传统单一视角的审查限制，通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析，为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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Perplexity API：带引用源的网页搜索

perplexity-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
本教程提供了一个最小化的工作示例，演示如何通过Perplexity API实现基于网络的答案和引用。用户可以使用TypeScript或Python等语言，进行基础搜索、按特定领域过滤，以及流式传输搜索，确保答案具备可追溯的来源和高准确性。
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