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搜索 任务执行 ，共找到 413 条记录
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Taskwarrior 集成流程

001-jeremy-taskwarrior-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
在编程前强制拆解请求并创建 Taskwarrior 任务、设置属性、启动记录，配合 Timewarrior 自动追踪时间，执行完整的添加→启动→完成流程，确保每次实现都有踪迹。
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Ably 自动化流程

ably-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
260
通过 Composio 的 Rube MCP 自动完成 Ably 操作，要求先搜索工具以获取最新 schema，确认连接已激活，再按 schema 调用工具执行任务，避免硬编码并关注分页与会话复用。
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Abstract 任务自动化流程

abstract-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
168
通过 Rube MCP 驱动的 Composio 工具套件自动化 Abstract 操作，先搜索当前工具模式，确认连接激活后再用合规参数执行工作流。
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Abyssale 自动化流程

abyssale-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
382
通过 Rube MCP 首先获取 Abyssale 工具模式，确认 abyssale 连接处于激活，再用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 按照模式执行任务，实现稳定的 Abyssale 自动化流程。
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Rube Accelo 自动化流程

accelo-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
380
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Accelo 操作，先搜索工具再检查连接，并按规范 schema 执行多步骤命令，确保任务在 Accelo 中稳定运行。
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Acculynx与Rube自动化

acculynx-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
111
通过 Composio 的 Rube MCP 接入，自动化 Acculynx 任务，先发现工具、确认连接、严格遵循返回的字段要求再执行，多步骤保障任务可靠执行。
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Addresszen Rube 自动化

addresszen-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
123
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Addresszen 工具包，自动完成任务，先获取最新工具 schema，确认连接活跃，再按步骤执行多工具流程。
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Aeroleads 自动化指南

aeroleads-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
417
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Aeroleads 工具，先搜索最新 schema、确认连接活跃，再按流程执行多工具任务，适用于 Aeroleads 自动化场景。
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Rube Affinity 自动化

affinity-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
273
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Affinity 工具包自动化执行任务，先检索最新工具 schema、确保连接处于 ACTIVE，再按计划通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 运行，工具间可复用 session 并遵守 schema。
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Agenty 与 Rube 自动化指南

agenty-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
330
通过 Composio Agenty 工具包和 Rube MCP 自动化 Agenty 任务，强调先调用工具发现、验证连接、按 schema 执行并妥善重用会话。
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敏捷产品负责人工具箱

agile-product-owner
alirezarezvani/claude-skills
89
这是一个全面的敏捷产品负责人工具集，涵盖了产品生命周期的所有环节。它指导用户撰写遵循INVEST标准的用例故事，使用Given-When-Then格式定义验收标准，规划冲刺（Sprint），估算故事点，并系统地将大型Epic拆解为可交付的任务。适用于高效的待办事项管理和冲刺执行。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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