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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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自动加密货币业务拓展智能体
crypto-bd-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能包旨在构建专业的AI智能体,实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程:包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计,以及设计了包含人工审核环节的BD流程,适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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Cursor AI模型密钥配置管理
cursor-api-key-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”(BYOK)功能,以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制,实现成本的直接管理,并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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AI编程最佳实践与陷阱规避
cursor-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本指南系统性地总结了使用AI编程工具时常见的陷阱和误区。内容涵盖了AI功能的使用规范、代码安全最佳实践(如处理密钥、凭证)、项目配置规则以及性能优化,旨在帮助开发者在AI辅助开发流程中提高代码质量和整体安全性。
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Databricks ML模型全生命周期管理
databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
本流程展示了在Databricks上完整的MLOps生命周期。它指导用户如何使用Feature Store进行特征工程,通过MLflow进行实验跟踪和模型训练,在Model Registry中管理模型版本,最终部署为可实时推理的API服务。适用于构建可生产化、高可靠性的机器学习系统。
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Deepgram 自动化流程
deepgram-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
107
介绍如何通过 Rube MCP 联动 Composio Deepgram 工具包实现操作自动化,包括前置条件、工具发现、连接校验、执行流程以及 schema、分页等注意事项。
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Deepgram实时流式语音转录
deepgram-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别(diarization)、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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Deepgram SDK安装与认证
deepgram-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
89
本技能提供了针对Node.js和Python环境的Deepgram SDK的完整安装和配置指南。内容涵盖了安全的环境变量API密钥管理、客户端初始化以及连接验证。适用于需要将Deepgram强大的语音转文本(STT)和文本转语音(TTS)功能集成到新项目中的开发者。
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分布式训练配置
distributed-training-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
提供分布式训练配置的自动化指导,涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验,助力机器学习训练任务的规范实施。
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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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嵌入模型选择与优化指南
embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块(chunking)技术、维度降低方法,并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码,帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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多智能体代码审查编排工具
error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统,能够协调多个专业智能体(如安全审计、性能分析、架构专家)对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合,为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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