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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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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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More Trees 自动化工具

more-trees-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
263
通过 Rube MCP 与 Composio 的 More Trees 工具包自动执行任务，先搜索工具获取最新 schema，再启用连接并按要求调用执行接口，确保流程规范、可复用。
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NotebookLM文档查询与管理

notebooklm
PleasePrompto/notebooklm-skill
497
该技能集成了Google NotebookLM，允许用户使用Gemini查询和分析其上传的文档资料。功能包括管理笔记库（添加、列表、搜索）和处理身份验证。它提供源文档支持的答案和引用，有效减少幻觉，适用于深度研究和知识问答场景。
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Ocrspace 自动化工作流

ocrspace-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
473
通过 Composio 的 Ocrspace 工具与 Rube MCP 构建自动化流程，强调先搜索工具、校验连接、遵循 schema、复用会话与分页处理，便于可靠执行 OCR 任务。
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Perplexity带引用来源搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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Perplexity数据处理与优化

perplexity-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
94
本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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AI驱动的研究架构设计

perplexity-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。
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Perplexity API集成模式与最佳实践

perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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Pinecone托管向量数据库

pinecone
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
471
Pinecone是面向生产AI应用的托管向量数据库，提供自动扩容、混合搜索、命名空间和元数据过滤，适用于RAG、推荐或语义检索等低延迟场景，免维护的Serverless体验。
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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