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Gamma 自动化工具
gamma-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
225
通过 Rube MCP 查询最新工具 schema、管理 Gamma 连接并按流程执行合规调用,实现 Composio Gamma 工作流的自动化。
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Gemini 自动化流程
gemini-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
382
通过 Rube MCP/Composio 工具链,结构化进行 Gemini 的工具发现、连接、调用与参数检查,强调先检索、保持 schema 合规与会话复用,保障自动化稳定。
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大型语言模型(LLM)实现与训练
implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型(如Llama, Gemma, Mistral)的工具。它支持完整的微调(Fine-tuning)、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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CI/CD自动化视频内容生成
klingai-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
214
该工具旨在将Kling AI视频生成能力集成到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中。开发者可以自动化地在代码提交或发布时,自动生成和更新产品演示、市场营销视频等视频素材,极大地提高了内容交付的效率和一致性。
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Kontent AI 自动化操作
kontent-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
53
借助 Rube MCP 上的 Composio Kontent AI 工具包,规范先搜索工具再校验连接、按 schema 执行多工具任务的流程,实现可靠内容自动化。
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Landbot自动化指南
landbot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
63
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包实现场景化的 Landbot 流程自动化,强调工具发现、连接检查、执行规范、内存与会话管理以及 Schema 合规使用。
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Langbase 自动化指南
langbase-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
426
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Langbase 操作,涵盖连接管理、工具发现、模式校验与执行流程,提醒保持会话、分页和模式一致性以保障稳定执行。
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LangChain迁移深度指南
langchain-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本指南为开发者提供了将现有基于原始SDK或旧框架(如LlamaIndex)的LLM代码库,迁移到标准化LangChain框架的完整流程。内容涵盖代码评估、RAG重构、智能体(Agent)和工具调用(Tool Calling)的实践,帮助用户构建更稳定、更可维护的AI应用。
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LLM应用模式与架构
llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG(检索增强生成)的完整流程,从文档切块到混合检索。此外,书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式,帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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Mailcoach 自动化流程
mailcoach-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Mailcoach 操作,先搜索最新工具模式,确保连接激活,再按 schema 执行多工具流程,整个过程遵循会话、内存和分页规范。
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Mailsoftly 自动化指南
mailsoftly-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
256
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Mailsoftly 工具包执行自动化操作,详细说明先搜工具、核实连接、执行流程和遵循 schema 的注意事项,确保工作流稳定可靠。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试
mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算,确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性,是构建高质量AI应用的必备环节。
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