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多智能体AI工作流编排

gastown
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
185
这是一个用于Claude Code的复杂多智能体编排系统。它允许用户同时运行多个AI代理来处理大型项目。系统负责管理整个开发生命周期，包括工作追踪、代理生命周期管理和代码合并，确保复杂的并行AI任务得以高效完成。
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Git分支清理

git-cleanup
trailofbits/skills
71
安全分析本地 Git 分支与工作树，通过前缀分组、PR 与合并记录核对状态，再根据是否合并、squash、被替代等分类，并在删除前向用户逐步确认，适合清理堆积的本地分支和工作树。
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GitLab 自动化工具包

gitlab-automation
davepoon/buildwithclaude
102
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化处理 GitLab 项目，涵盖问题、合并请求、CI/CD 流水线、分支与用户管理，提升 DevOps效率。
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AI 辅助会议纪要生成

granola-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
本技能详细介绍了使用 Granola 捕获和结构化会议记录的完整流程。该工具能自动转录会议音频，并将实时笔记与完整记录智能合并，生成包含摘要、关键决策和行动项的结构化报告。用户还可以利用聊天功能进行会后问答，是进行专业会议文档记录和跟进的理想助手。
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指引威保险丝套件升级与迁移

guidewire-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
265
本技能旨在指导用户完成Guidewire保险套件的版本升级和云环境迁移。流程涵盖了关键的开发生命周期步骤，包括审查发布说明中的破坏性变更、执行升级工具、合并配置、严格测试Gosu自定义代码，并验证API兼容性，确保系统平稳过渡。
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自动PR迭代与CI状态同步

iterate-pr
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本技能自动化处理Pull Request的完整质量保障生命周期。它能系统地收集CI检查失败报告和分级代码审查反馈。工作流程指导用户进行根因分析、应用最小化修复、回复评论，并持续提交更新，直至所有检查全部通过，确保代码合并的质量和可靠性。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
238
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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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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AI智能体性能优化指南

lindy-performance-tuning
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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线性API成本优化与效率提升

linear-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本指南提供了一套完整的Linear API使用优化策略，旨在帮助开发者掌握最佳实践，从而在严格的速率限制和预算范围内运行应用。核心内容包括：将轮询替换为Webhooks、实现请求合并（coalescing）、最小化查询复杂度、以及采用智能TTL缓存机制，确保系统的高效和成本可控。
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Mistral AI CI/CD 提示词测试

mistral-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
本工具用于在CI/CD流程中自动化Mistral AI的验证和测试。它支持提示词回归测试、模型响应质量检查和API成本估算，确保每次代码提交和合并请求都能保证AI功能的稳定性和可靠性，是构建高质量AI应用的必备环节。
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高级大模型融合技术指南

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
495
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术，旨在将多个微调模型（如数学、编程、聊天能力）进行高效组合，从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练，即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法，大幅提升模型的性能和应用能力。
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