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Supportivekoala自动化流程

supportivekoala-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
130
通过 Composio 的 Rube MCP 引导 Supportivekoala 自动化，强调先发现工具、确认连接、遵循 schema、执行多步操作，确保流程可靠可重复。
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Textrazor 自动化流程

textrazor-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
317
通过 Composio 的 Rube MCP 接入 Textrazor，实现先调 RUBE_SEARCH_TOOLS 探测、再确认 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 状态、最后用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行，保障 schema 与连接均最新。
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Rube Verifiedemail 自动化操作

verifiedemail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
356
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Verifiedemail 操作，从工具发现、连接校验到多工具执行，强调 Schema 合规与会话复用，确保流程稳定。
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Rube Web抓取自动化

webscraping-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
327
通过 Rube MCP 使用 Composio 的 Webscraping AI 工具集实现 Web 抓取流程自动化，涵盖连接验证、工具发现、执行模式与模式字段合规等关键步骤。
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Wit AI 自动化指南

wit-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
494
指导通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Wit AI 操作，强调先搜索工具、保持连接活跃并按模式执行工具的工作流程。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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实验设计与流程规划

experiment-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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研究课题构思与排名

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
414
该技能用于根据一个宽泛的研究方向，系统性地生成、验证和排名可发表的学术研究课题。它执行全面的文献调研、结构性差距分析，并调用高级AI模型进行多轮论证，形成完整的、专业的学术想法发现流程。
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完整创意发现流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
318
这是一个完整的、多阶段的自动化工作流，旨在帮助用户从零知识背景出发，系统性地发现、验证和完善研究或产品创意。流程包括文献调研、创意生成、新颖性校验、专业评审以及最终的实验规划，确保产出可执行的报告和方案。
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科研提纲精炼与实验规划管线

research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
229
本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法，一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦，确定核心论点；随后基于此提纲，自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结，确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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实验计划部署与自动化执行

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
325
这是一个实验流程的自动化桥接工具。它接收结构化的实验计划，自动生成和实现所需的代码脚本（包括数据加载、模型训练和评估）。它管理从计划到代码、代码到部署的整个复杂流程，并包含跨模型的代码审查机制，确保实验的科学性和可复现性。
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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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