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Atlassian 模板管理专家

atlassian-templates
alirezarezvani/claude-skills
229
负责 Jira 与 Confluence 的模板与蓝图策划、修改与发布，通过需求访谈、结构设计、MCP 投放及持续监控，确保全组织内容结构统一、可复用、易维护。
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Atlassian 模板管理专家

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alirezarezvani/claude-skills
229
负责 Jira 与 Confluence 的模板与蓝图策划、修改与发布，通过需求访谈、结构设计、MCP 投放及持续监控，确保全组织内容结构统一、可复用、易维护。
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AI内容快速阅读器

claude-speed-reader
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
该技能旨在帮助用户提高阅读人工智能生成内容的效率。它采用RSVP（快速序列视觉呈现）和Spritz风格的ORP高亮技术，可以将阅读速度提升至每分钟超过600字，从而实现对海量数字文本信息的快速吸收和高效理解。
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Clay常见错误排查手册

clay-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本手册是Clay工具的综合排错指南，用于解决数据富集、Webhook和API集成过程中遇到的最常见错误。内容涵盖了422/404错误、信用额度不足、数据质量问题和限速等关键故障，帮助用户快速定位和修复工作流中的技术难题。
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Clay数据富集性能优化指南

clay-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
472
本指南旨在优化Clay数据富集工作流，帮助用户提升处理吞吐量、降低API成本并提高数据命中率。核心内容包括如何优化字段顺序、设置条件运行规则、预处理原始数据以及管理系统自动更新，适用于处理大型、复杂的潜在客户数据集。
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Coda 自动化操作

coda-automation
davepoon/buildwithclaude
302
借助 Composio 的 Rube MCP 接口自动化管理 Coda 文档、表格、公式、权限与发布，先查询当前工具模式，再按步骤浏览文档、导入行数据、导出内容和配置共享权限。
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Confluence知识库架构与管理专家

confluence-expert
alirezarezvani/claude-skills
287
该技能涵盖Atlassian Confluence的专家级知识，专注于构建和管理企业级知识库和文档系统。包括设计复杂的空间层级、配置精细化权限、创建可重用模板，以及利用高级宏（如Jira集成、目录生成）实现文档标准化和内容治理，适用于构建高效协作工作流。
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协作内容研究写作助手

content-research-writer
ComposioHQ/awesome-claude-skills
231
作为写作伙伴，协助梳理大纲、开展研究并添加引用，优化开头与各部分表达，让博客、教程、观点或文档更精炼且保留个人风格。
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执行摘要创建器

executive-summary-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
132
自动化企业执行摘要的生成，提供流程指导、最佳实践保障，并为治理、合规与集成场景输出可投产内容。
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Granola支持诊断信息包生成

granola-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
本工具用于为Granola应用生成完整的诊断信息包。它会自动收集系统配置、网络状态、音频设置和应用元数据，并将所有信息打包成一个ZIP文件，方便用户提交技术支持工单。当遇到复杂的软件故障，需要向技术支持团队提供详细证据时使用。该过程不会泄露任何会议内容或私人密钥。
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LibreOffice演示文稿处理与自动化

impress
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
本技能提供全面的演示文稿处理能力。用户可以创建、编辑和自动化ODP格式的演示文稿，支持基于模板的幻灯片生成和批量内容处理。它支持ODP、PPTX、PDF等多格式之间的无缝转换，并通过命令行或Python脚本实现深度集成，适用于复杂的报告和工作流自动化。
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Lindy AI成本优化与工作流管理

lindy-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本指南提供了一套系统化的成本优化方案，旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体（Agent）的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸（Right-Sizing）、合并冗余的自动化流程，以及优化触发器的频率。通过这些步骤，可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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