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微软 Teams 自动化工具集

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davepoon/buildwithclaude
219
通过 Composio 和 Rube MCP 实现微软 Teams 任务自动化，涵盖频道和聊天发文、会议安排、团队与频道管理及消息搜索等流程，并提示接入步骤与速率限制注意事项。
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API迁移与现代化技术

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
464
本技能提供了一套完整的API迁移流程，用于在不同版本或框架间实现最小停机时间的升级。它指导用户使用“绞杀象干果”模式、流量影子和金丝雀部署等先进技术，确保API升级平稳、数据一致性高，适用于微服务化改造和API版本升级。
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Miro 自动化流程

miro-automation
davepoon/buildwithclaude
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通过 Rube MCP 的 Miro 工具包实现看板发现、内容创建、协作分享与连接线管理的自动化流程，需先检索当前工具方案。
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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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Mistral AI成本优化管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器，实现了根据任务复杂度智能选择模型（Model Router），并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外，还能通过提示词优化来减少API消耗，适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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Mistral AI 数据合规与隐私保护

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于实现Mistral AI集成中的数据隐私保护和合规管理。核心功能包括自动识别和脱敏PII（如邮箱、电话、卡号），为模型训练数据进行清洗，并管理对话历史的生命周期（TTL），确保系统符合GDPR、CCPA等全球隐私法规。
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Mistral AI 本地开发流程配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南用于为Mistral AI集成配置一套快速、可重复的本地开发工作流。它涵盖了项目骨架搭建、使用tsx实现热重载、通过Vitest进行单元测试（mocking）和执行实时API集成测试。适用于构建稳定、高效的AI应用开发环境。
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AI集成到Mistral迁移指南

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本指南为将现有AI集成系统从OpenAI或Anthropic等服务商迁移到Mistral AI提供了全流程蓝图。内容涵盖了AI触点的评估、详细的模型映射，并指导如何实现供应商无关的适配器模式（Adapter Pattern），最终通过功能开关进行安全、渐进的灰度发布部署。
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Mistral AI API性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。
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Mistral AI生产部署检查清单

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本清单是部署 Mistral AI 集成到生产环境的完整指南。它涵盖了从凭证安全管理、代码质量门禁、设置健康端点、实现熔断器、执行渐进式发布到定义紧急回滚等关键操作步骤，确保AI系统在上线和运行过程中的稳定性和高可用性。
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Mistral AI速率限制与重试机制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程详细介绍了如何为Mistral AI API实现高效的速率限制（RPM/TPM）管理。它提供了基于Token消耗和请求频率的限制器实现，并演示了如何利用指数退避和`Retry-After`头部进行重试，确保应用在高并发和API限制场景下的稳定性和吞吐量。
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Mistral AI异步工作流与事件处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细介绍了Mistral AI的异步处理模式。内容涵盖了使用Agents API构建状态化的多轮对话工作流、利用Batch API进行成本效益高的批量推理，以及实现事件驱动的流式架构。适用于需要处理复杂、长时间运行或高并发数据的AI系统开发。
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