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Lindy AI智能体集成架构模式

lindy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本技能提供了一套完整的Lindy AI智能体生产级集成参考架构。涵盖了从简单的Webhook回调、复杂的事件驱动管道、多智能体协作、定时任务流到RAG知识库等多种模式，适用于设计和构建稳定、可扩展的复杂AI系统。
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Lindy AI 集成模式与最佳实践

lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API，以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程，实现系统间的深度联动。
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Lindy AI Webhook与事件处理

lindy-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
本技能用于配置Lindy AI的高级集成和事件处理流程。它支持三种关键模式：入站Webhooks（外部系统触发），出站请求（Lindy调用外部API）和双向回调（异步通信）。适用于构建复杂、事件驱动的工作流，实现您的应用与AI代理之间的实时数据交换和自动化流程。
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Linear与GitHub Actions持续集成集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
152
该技能用于将Linear项目管理工具与GitHub Actions CI/CD流水线进行深度集成。它可以自动化开发工作流，实现关键功能包括：运行集成测试、自动将PR与Issue关联、根据PR事件转换Issue状态，以及从构建失败中创建新的Linear Issue，确保项目追踪的准确性。
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Linear问题管理API操作指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
255
本指南详细指导如何使用官方的@linear/sdk与Linear项目管理API进行交互。内容涵盖了核心的增删改查（CRUD）操作，包括创建Issue、列出团队、查询状态以及执行原始GraphQL请求。适用于需要将Linear集成到自定义工作流、进行API联调测试或学习基础自动化模式的开发人员。
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Linear SDK：认证与集成设置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
194
本指南详细介绍了使用@linear/sdk SDK配置和认证Linear API的完整流程。它涵盖了适用于脚本的个人API密钥认证，以及适用于用户前端的OAuth 2.0授权流程，包括令牌刷新机制，帮助开发者顺利将Linear功能集成到各类应用程序中。
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Linear本地开发流程搭建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
本技能详细指导如何搭建一个完整的Linear集成本地开发环境。它涵盖了项目初始化、配置环境变量、使用官方SDK进行连接验证，并利用Vitest进行全面的集成测试。此外，还指导如何使用ngrok模拟本地Webhook接收，适用于开发和测试与Linear平台的SaaS应用。
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Linguapop Rube 自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
197
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Linguapop 工具链，先搜索工具再确认连接，根据 schema 进行多工具执行，实现稳定的语言任务自动化。
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Linkhut 自动化流程

linkhut-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
394
通过 Composio 的 Linkhut 工具包及 Rube MCP 自动化操作，包含工具发现、连接检查、多工具执行、内存与会话管理以及分页处理等关键步骤。
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Rube Linkup 自动化

linkup-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
149
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Linkup 工具包来自动化 Linkup 操作，流程包括先搜索工具、校验连接、执行多工具任务，并遵循模式、内存与分页要求，确保每次运行都使用当前 schema。
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代码质量校验与验证流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强制性的代码质量保障流程，适用于多生态系统（如Node.js/TypeScript和Python）。该流程通过运行静态分析工具（包括代码检查器、类型检查器和安全扫描器），确保代码的风格、语法和类型匹配性。必须在任何提交或完成任务前运行，才能保证代码质量。
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Linux系统故障排查工作流

linux-troubleshooting
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工作流提供了一套系统化的、多阶段的指南，用于诊断和解决复杂的Linux系统问题。它涵盖了从资源瓶颈分析（CPU、内存、磁盘）到服务故障、网络诊断、日志分析等所有关键排查步骤，适用于处理生产环境事故的系统管理员和DevOps工程师。
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