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大学橄榄球数据自动化

college-football-data-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
380
通过 Composio 的 Rube MCP 连接器自动化大学橄榄球数据操作，要求先搜索工具、检查连接、遵循最新 schema 并复用会话，确保流程稳健且参数准确。
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Claude 命令开发指南

command-development
anthropics/claude-plugins-official
110
说明如何为Claude Code编写Slash命令：Markdown提示、YAML元数据、动态参数、Bash执行及组织策略，帮助团队或个人构建可复用、高效的交互式流程。
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恒时分析

constant-time-analysis
trailofbits/skills
170
分析加密代码中的时间侧信道风险，涵盖多语言、架构与优化参数，适用于实现签名、加密或密钥派生时的审查。
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Contentful GraphQL 操作自动化

contentful-graphql-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
117
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动执行 Contentful GraphQL 操作，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取现行 schema，再用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 确认连接并通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行符合参数规范的调用，兼顾会话、分页与 memory 规范。
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转换工具自动化

conversion-tools-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
337
通过 Rube MCP 驱动 Composio 的 Conversion Tools，先查询最新 schema、确认连接并执行符合字段的工具调用，确保会话/内存参数完整，实现转换流程自动化。
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Convertapi 自动化指南

convertapi-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
480
通过 Composio 提供的 Rube MCP，先搜索工具、再在线激活 Convertapi 连接并复用会话，按返回的 schema 参数调用工具，实现安全且可复用的 Convertapi 自动化流程。
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Convex 后端开发指南

convex-backend
CloudAI-X/claude-workflow-v2
80
TypeScript Convex 后端开发指南，涵盖函数语法、参数校验、表结构与索引、查询、数据变更、操作、调度及文件存储，适用于涉及 Convex 数据库操作、实时订阅或计划任务的场景。
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通过 Rube 自动化 Conveyor

conveyor-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
471
通过 Composio 的 Rube MCP 接口自动化 Conveyor 操作，先检索最新工具定义、保持连接活跃，再以符合 schema 的参数执行业务流程，确保执行可靠。
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Rube MCP Cults 自动化

cults-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
460
通过 Rube MCP 与 Composio Cults 工具包自动化 Cults 任务，先发现当前工具、确认连接，再依照 Schema 执行工作流，确保参数与会话一致。
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Currents API 自动化操作

currents-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
65
通过 Composio 的 Rube MCP 让 Currents API 操作自动化，指导工具发现、连接校验、schema 遵循与多工具执行，确保流程可靠且无需硬编码参数。
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数据库性能优化分析师

database-optimizer
Jeffallan/claude-skills
477
本技能是专业的数据库性能优化和分析工具，支持PostgreSQL和MySQL系统。它指导用户分析慢查询、解读执行计划（EXPLAIN ANALYZE），设计最优索引策略，调整配置参数，并解决锁竞争等瓶颈。适用于DevOps工程师、DBA和后端开发人员，确保数据库的高可用性和高性能。
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Databricks性能调优指南

databricks-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
212
本指南提供了一套全面的Databricks性能优化方案。涵盖了针对不同工作负载（如ETL、ML、流式）的集群配置推荐、Spark参数调优、以及Delta Lake的深度优化策略（如Z-Ordering和液体聚类）。帮助用户快速诊断和解决数据处理慢、效率低下的数据问题。
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