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搜索 匹配 ，共找到 105 条记录
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Humanloop 自动化工具

humanloop-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
461
通过 Composio 的 Humanloop 工具包借助 Rube MCP 接口，对 Humanloop 工作流进行自动化：先调用搜索接口确认工具和 schema，再检查连接状态，最后用匹配的参数执行操作，包括批量任务或获取完整 schema。
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混合搜索实现指南

hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。
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身份校验自动化指南

identitycheck-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
201
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Identitycheck 工具，实现身份校验流程自动化，涵盖连接配置、工具搜索、执行操作及模式校验，确保每次调用都匹配最新工具定义。
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现代Java企业级开发专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
268
本技能旨在指导用户掌握使用现代Java 21+构建企业级、云原生应用的能力。内容覆盖从虚拟线程、模式匹配等最新语言特性，到Spring Boot 3.x、微服务架构、DDD设计，以及GraalVM优化和Kubernetes部署的全流程开发知识，是构建高性能、高可靠性系统的终极指南。
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Juicebox人选搜索与ATS导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
104
本工作流用于执行全面的候选人搜寻和筛选。用户可以通过设置强大的过滤器（如技能、工作经验、地理位置）在Juicebox上进行目标人才搜索。系统不仅能对候选人进行匹配度评分，还能将高质量的搜索结果批量导出到主流的ATS系统（如Greenhouse、Lever），极大优化了招聘流程。
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AI智能体性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
346
本指南详细介绍了如何系统化地优化AI智能体（Agents）的运行效率、降低成本和提高稳定性。通过模型尺寸匹配、步骤合并、优化知识库查询以及精细化触发器设置，帮助用户解决智能体运行缓慢、费用过高或结果不一致的复杂问题。
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代码质量校验与验证流程

lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个强制性的代码质量保障流程，适用于多生态系统（如Node.js/TypeScript和Python）。该流程通过运行静态分析工具（包括代码检查器、类型检查器和安全扫描器），确保代码的风格、语法和类型匹配性。必须在任何提交或完成任务前运行，才能保证代码质量。
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Lokalise本地化成本优化指南

lokalise-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
374
本技能提供一套完整的Lokalise本地化成本优化流程。它指导用户如何通过审计当前项目使用量、减少空闲贡献者席位、最大化翻译记忆（TM）匹配，以及科学地利用机器翻译（MT）等方法，实现本地化项目的成本控制和预算管理。
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Mapbox 自动化指南

mapbox-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
247
通过 Composio 的 Rube MCP 实现 Mapbox 任务自动化，包含连接验证、工具发现、执行流程与模式、以及严格的模式校验，确保每次调用都与最新工具状态匹配。
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React 钩子创建助手

react-hook-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
自动响应涉及 React 钩子创建的前端问题，提供最佳实践指导、生成可生产部署的代码和配置，并校验输出以匹配现代 Web 需求。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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Screenshotone MCP 自动化指南

screenshotone-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
350
通过 Composio 的 Screenshotone 工具包与 Rube MCP 自动化 Screenshotone 操作，涵盖工具发现、连接校验、模式匹配执行以及记忆/会话管理，始终遵循先搜索再执行的规范流程。
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