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Chmeetings Rube MCP任务自动化
chmeetings-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
475
通过 Rube MCP 驱动 Composio 的 Chmeetings 工具集,自动完成工具发现、连接验证与多步骤执行,确保调用前获取最新 schema、保持会话和 memory 规范,适用于常规会议流程集成。
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Convolo AI 自动化流程
convolo-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
197
指导通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Convolo AI 操作,覆盖工具发现、连接验证、按 schema 执行多工具、会话复用与分页处理,确保运行可靠。
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Dreamstudio 自动化指南
dreamstudio-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Rube MCP/Composio 组合调用 Dreamstudio 工具,先发现最新 schema、验证连接活跃,再依次执行工具以稳定推进生成流程。
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Instructor 结构化输出
instructor
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
395
Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据,自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON,并支持多模型流式返回部分结果,适用于构建可靠的结构化输出流程。
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LangChain SDK安装与身份验证
langchain-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南详细介绍了LangChain SDK在Python和Node.js环境中的安装流程。它指导用户配置核心依赖包,并安全地设置OpenAI、Anthropic和Google等主流大型语言模型(LLM)提供商的API密钥,是启动任何LLM应用开发项目的必备步骤。
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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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顶级 AI 会议论文撰写
ml-paper-writing
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
323
为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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Perplexity带引用来源搜索
perplexity-core-workflow-a
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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预测监控助手
prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务,提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证,确保服务与推理流程稳定可靠。
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Rube Serpapi 自动化操作
serpapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio 的 Rube MCP 先发现 Serpapi 工具、验证连接,再按 schema 规范执行调用,并复用会话与 memory 占位,确保 Serpapi 自动化流程稳定可靠。
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子代理创建指南
subagent-creator
tech-leads-club/agent-skills
312
提供创建具备独立上下文的 AI 子代理的流程,涵盖目的设定、元数据配置、提示撰写,以及验证、调试、安全审计、代码评审等常见角色示例,帮助在复杂多步任务中分工委托。
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