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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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智能体内存系统设计

memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Mistral AI 自动化工作流

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Mistral AI 调试诊断包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于自动收集Mistral AI的全面诊断证据，主要用于撰写支持工单。它会自动记录环境信息、SDK版本、API连接状态、可用模型列表以及最近的错误日志，帮助用户快速、系统地定位并解决复杂的AI使用问题。
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Mistral AI API 快速上手指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与 Mistral AI API 集成的最小可行代码示例。涵盖了基础聊天补全、流式响应、多轮对话以及结构化 JSON 输出等核心大模型功能。适用于开发者快速学习和测试 Mistral AI 的各种高级应用模式。
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Mistral AI多环境配置

mistral-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
297
本技能提供了一套完整的框架，用于配置Mistral AI在开发、预发布和生产等不同环境中的设置。它负责管理不同环境的API密钥、模型、速率限制和功能开关，确保AI服务在复杂的多阶段部署流程中具备高安全性和隔离性。
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Mistral AI 安全最佳实践指南

mistral-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这份指南详细介绍了集成 Mistral AI 模型时必须遵循的关键安全措施。内容涵盖 API 密钥管理、防止提示词注入、内容审核、输出净化以及安全日志记录，帮助开发者构建健壮、安全的 AI 应用。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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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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