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Firecrawl内容爬取与摄取架构
firecrawl-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理,使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。
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Fireflies AI会议搜索与分析
fireflies-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
159
该工作流提供全面的会议知识库管理能力。用户可以根据关键词和日期搜索历史会议记录,利用AskFred AI进行自然语言提问,获取会议关键结论。同时,它能聚合总时长、行动项、热点关键词等核心数据指标,生成详细的会议分析报告,高效提升知识复用效率。
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管理Fireflies会议记录数据
fireflies-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
该技能用于管理Fireflies会议录音的完整数据生命周期。它能够通过API获取原始转录数据,并支持导出为JSON、CSV、SRT等多种格式。核心功能包括:脱敏(自动隐藏PII)、配置数据保留策略,确保数据处理过程符合GDPR、CCPA等严格的隐私法规要求。
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Flink作业创建助手
flink-job-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
235
自动响应 Flink Job Creator 请求,覆盖 ETL、流式和工作流编排,生成规范代码与配置并校验输出,帮助构建数据管道。
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Granola会议数据分析与监控
granola-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
用于全面监控Granola的使用情况和会议流程,帮助用户构建深度分析仪表板。本指南指导如何定义关键业务指标(如采用率、效率得分)并搭建数据管道,将会议元数据同步至BigQuery等数据仓库,从而实现定制化的报告生成和业务运营洞察。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置
juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时,自动运行单元测试(使用Mock数据集)和集成测试(连接实时API),从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性,确保代码质量。
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Juicebox 调试诊断证据包
juicebox-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
123
本工具集旨在收集Juicebox平台的综合诊断证据。它可以获取API连接状态、数据集健康度、分析配额使用情况和速率限制信息,并将所有数据打包成一个诊断归档。适用于排查数据上传失败、AI分析任务卡顿、API认证错误或配额耗尽等复杂问题。
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Juicebox AI集成部署服务
juicebox-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个完整的指南和实现,用于使用Docker部署生产级的容器化集成服务。该服务连接到Juicebox API,用于管理数据集、执行高级AI驱动的分析,并提取结构化的商业洞察。它包含健康检查和滚动更新机制,确保了可靠的实时数据处理和分析。
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Juicebox API性能优化指南
juicebox-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了与Juicebox AI API交互的进阶优化策略。内容涵盖了实现缓存机制(设置TTL)、执行批处理操作、管理API限速以及优化大数据分块等关键最佳实践。掌握这些技巧,可以显著降低端到端分析时间,确保数据工作流的响应性和可扩展性。
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AI视频使用量与成本分析
klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志,从而聚合关键指标(如成功率、总消耗点数和平均生成时间)。用户可以生成每日或周期性的成本报告,用于追踪资源使用模式和成本趋势,非常适合构建数据仪表板。
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AI智能体可观测性与指标监控
lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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Clarity行为分析自动化
microsoft-clarity-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
71
在 Claude Code 终端通过 Composio Clarity 集成导出热图、会话和参与指标,按浏览器、设备、国家、来源、媒介、活动、渠道或 URL 等维度分割最近 1-3 天的数据,便于快速洞察用户行为。
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