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Retell AI 语音代理与呼叫监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
273
本技能提供了一套用于实现基于 Retell AI 的语音代理和电话呼叫系统的可观测性模式。它指导用户如何监控和调试AI语音代理和电话系统在运行中的性能和交互状态。此外，它还涵盖了常见的API错误处理机制，帮助您构建稳定、可靠的AI通信解决方案。
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Retell AI语音代理性能调优

retellai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
104
本技能提供Retell AI语音代理和电话自动化系统的性能调优模式。它指导如何使用SDK进行集成，涵盖资源列表查询和关键错误处理，帮助用户建立稳定可靠的语音交互工作流。
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Retell AI语音代理部署清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本技能提供了一份全面的生产环境部署检查清单和SDK模式。适用于使用Retell AI构建和管理AI语音代理、电话呼叫自动化及相关语音交互系统，确保生产环境的稳定性和可靠性。
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Retell AI语音代理限速管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在为使用Retell AI构建语音代理和电话自动化系统提供速率限制和错误处理模式。它指导开发者如何处理API调用中的限速（429）和认证问题（401），确保应用在复杂的语音交互场景下保持稳定性和高可用性。
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Retell AI语音智能体及电话自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
本技能提供了基于Retell AI的语音智能体和电话自动化参考架构，旨在帮助开发者实现复杂的语音交互和电话呼叫自动化流程。适用于需要将高级语音功能、实时语音通信和完整电话功能集成到应用程序中的开发场景。
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Retell AI语音代理可靠性模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该技能提供了使用Retell AI SDK构建健壮可靠的AI语音代理和电话自动化系统的实现模式。它涵盖了处理常见通信错误（如限速或无效API密钥）的最佳实践，确保了语音应用和电话呼叫自动化场景中的稳定交互流程。
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Retell AI升级迁移：语音代理与通话自动化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
82
该技能提供了一套完整的Retell AI升级迁移模式和实现指南。它专为开发人员设计，用于构建和优化基于语音代理、电话呼叫和复杂电信工作流的AI应用。内容涵盖了从SDK调用到错误处理的全面最佳实践，确保系统部署的稳定性和可靠性。
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Rev AI 工作流自动化

rev-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
393
通过 Composio 提供的 Rube MCP 工具链自动化 Rev AI 任务，包含连接配置、工具发现、执行和模式校验等关键步骤，确保调用符合最新 schema。
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Rosette文本分析自动化

rosette-text-analytics-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
235
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Rosette 文本分析任务，强调先搜索工具、检查连接与 schema，再按规范调用执行，确保流程稳定可靠。
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Scrapegraph AI 自动化操作指南

scrapegraph-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
368
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Scrapegraph AI 操作，指导先发现工具、再检查连接、按当前 schema 执行任务，并合理复用会话、处理分页。
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Semanticscholar MCP 任务自动化

semanticscholar-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
423
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Semanticscholar 工具包，按需搜索工具、核查连接并复用会话，遵循 schema 要求执行多工具调用，可靠地实现 Semanticscholar 自动化流程。
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计算机视觉生产级工程技能

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alirezarezvani/claude-skills
257
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。
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