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Mailchimp 邮件自动化工具

mailchimp-automation
davepoon/buildwithclaude
137
通过 Rube MCP 的 Composio Mailchimp 工具包自动化处理活动创建、发送、受众和订阅者管理、分组及分析。使用前先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新接口方案，适合需要在一个流程中完成 Mailchimp 营销操作的场景。
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Rube MCP Mailersend 自动化

mailersend-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
345
通过 Composio 的 Rube MCP Mailersend 工具，先发现工具、确认连接、遵循 schema，再执行多工具操作，实现 Mailersend 流程自动化。
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Composio Mails So 自动化

mails-so-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
207
通过 Rube MCP 操控 Composio 的 Mails So 工具链：先调用搜索获取当前 schema，再确认 ACTIVE 连接，最后按推荐的工具和字段执行业务流程，确保参数和会话正确。
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Rube MCP Maintainx 自动化

maintainx-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
77
通过 Composio 的 Maintainx 工具包引导 Rube MCP 连接、发现与执行步骤，确保先获取最新 schema，再调用工具完成自动化任务。
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MaintainX集成调试与诊断工具

maintainx-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
139
这是一个全面的调试工具包，用于诊断MaintainX集成的复杂问题。它集成了环境诊断、详细的请求/响应日志记录（使用拦截器），以及对多个核心API端点的健康检查。适用于排查连接性、数据完整性或API行为异常等问题。
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API版本升级与迁移工具

maintainx-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本技能提供了一个完整的框架，用于帮助开发者安全、系统地完成MaintainX API的跨版本升级。它涵盖了API版本兼容层设计、代码审计、处理重大变更和弃用功能等最佳实践，确保在进行API升级时，代码能够平稳过渡，避免业务中断。
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模型上下文协议开发专家

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Jeffallan/claude-skills
499
专精于模型上下文协议（MCP）的服务器和客户端开发。用于构建连接AI系统与外部工具、数据源的复杂接口。涵盖工具定义、资源配置、协议验证（Zod/Pydantic）、以及使用TypeScript或Python搭建完整的、符合JSON-RPC 2.0规范的系统。
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Memberstack 自动化指南

memberstack-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
149
通过 Composio 的 Memberstack 工具包借助 Rube MCP 自动化 Memberstack 操作，先连接 Rube MCP 与 Memberstack，再先搜索工具、复用会话、遵守 schema、执行多工具调用，确保批量任务稳健。
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Missive 自动化工具集

missive-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
266
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Missive 操作，先检索最新工具模式，保持连接激活，使用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 按模式执行任务并复用会话。
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Mistral AI成本优化管理

mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器，实现了根据任务复杂度智能选择模型（Model Router），并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外，还能通过提示词优化来减少API消耗，适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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生产级机器学习管道与MLOps

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Jeffallan/claude-skills
488
掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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