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搜索 AI工作流 ，共找到 39 条记录
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Clari预测数据导出流程

clari-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
95
这是一个自动化工作流，用于将Clari CRM中的关键销售数据（包括预测、配额、调整和CRM总额）导出到指定的数据仓库。它支持连接Snowflake、BigQuery等多种数据源，确保实时的收入情报数据可用于深入分析和业务报告。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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基金募集数据本地分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API，本指南提供通过导出CSV数据，并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法，适用于投资跟踪和报告。
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安全实现Foundry Webhook事件处理

palantir-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何为外部系统实现对Palantir Foundry的Webhook事件处理。它涵盖了从通过API注册Webhook、执行签名验证（防止重放攻击），到实现事件类型路由和使用Redis保证幂等性处理的完整流程。适用于需要实时响应Foundry Ontology对象变更、数据集更新或构建完成的自动化数据工作流。
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生成高质量学术论文插图

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流，包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环，确保生成的图表具备最高的学术专业度。
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多引擎搜索与数据提取

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流利用 SerpApi，支持跨越YouTube、Bing、Google新闻、购物和地图等多个搜索引擎进行高级搜索。它尤其适用于需要聚合来自不同来源（如视频元数据、产品价格、本地商家信息）的爬取、SEO研究或构建复杂搜索功能，获取全面的在线数据。
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网络流量分析与PCAP取证指南

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yaklang/hack-skills
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本指南是一份全面的网络流量分析和PCAP取证高级手册。它涵盖了从PCAP文件修复、Wireshark高级过滤（如HTTP、DNS、TLS）到数据提取（文件雕刻、凭证采集）等核心技能。它指导用户掌握TLS解密工作流和DNS隧道检测等专家级取证技术。
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混合研究路由与专家分析系统

research
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个高级研究总控器，能够智能识别用户查询的意图。它首先通过混合路由机制，将查询精确分配给相应的专家模块（如趋势分析、科研基金、学术文献、专利或企业背景调查）。如果无法匹配，则执行全面的通用研究工作流，最终生成包含引文和审计日志的结构化报告。
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Pacsomatic配对样本分析流程

pacsomatic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
433
该技能提供了一个完整的、可重复的Pacsomatic配对肿瘤-正常样本分析工作流。它负责管理整个计算生命周期，包括输入验证、生成符合规范的样本表，创建Nextflow启动工件，以及在本地或提交到专业调度器（如Slurm）上的执行。适用于进行预运行检查和解决复杂生物信息学流程故障。
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Nextflow工作流管道开发与运行

nextflow
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Nextflow是一个强大的工作流语言和运行时，用于构建可复现、跨平台、可扩展的数据管道。它在生物信息学领域尤为重要，支持数据流编程，并能将工作流部署到高性能计算集群（HPC）和各类云平台。本书技能覆盖了从运行既有管道到开发自定义模块化工作流的全过程，保障了计算流程的可靠性和可重复性。
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技能使用历史分析器

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opensquilla/opensquilla
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这是一个轻量级的日志分析工具，用于查询和聚合用户过去一段时间内的技能使用记录。它能分析技能的共同出现模式、统计元技能的使用频率，并以JSON格式输出结构化报告。非常适合回顾和理解用户的工作流习惯和AI使用倾向。
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模拟实验数据生成器

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opensquilla/opensquilla
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这是一个用于论文写作工作流的演示级模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并根据该主题计算出一个唯一的哈希值，稳定地生成一个包含模拟实验结果的CSV文件。主要用于用户原型设计和测试论文的结构和格式，无需真实的科学数据支持。
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