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搜索 工作流编排 ，共找到 98 条记录
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营销自动化工作流设计

marketing-automation
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
204
本技能支持设计、映射和优化全流程的营销自动化工作流。可用于构建复杂的潜在客户评分模型、多阶段培育序列、时间触发的滴灌活动，以及基于用户行为的自动化触发器。适用于整个客户生命周期的营销策略制定和跨渠道自动化编排。
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多模型编排工作流

advisor-orchestrator-worker
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
329
三层模型团队编排技能：将超出单模型能力的大任务拆解为并行子任务，调度低成本工作模型批量执行，由更强顾问模型评审计划并核验结果，最终汇总交付物并支持降级与回退方案。
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美国政治科学期刊工作流路由器

ajps-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
这是投稿至美国政治科学期刊（AJPS）的综合工作流编排器。它指导用户完成整个学术写作生命周期，帮助确定正确的投稿类型（文章、研究快报或通信），并确保关键步骤（如强制第三方代码验证）从一开始就融入流程。该工具负责分派流程，不负责内容起草。
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传播研究工作流路由器

commres-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
297
本技能是传播研究（CR）稿件的中央流程编排器，用于指导用户完成学术投稿的完整生命周期。其核心功能是评估稿件是否符合CR的学术标准，即是否是定量、理论驱动和假设检验主导的工作。根据研究类型和当前进度，它会将用户准确路由至下一步最匹配的专业子技能。
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当代人类学投稿工作流指南

curranthro-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
73
本工具是《当代人类学》投稿的中央工作流编排器。它引导作者完成从构思到投稿的整个学术周期，帮助定位合适的文章类型、学科子领域和当前项目阶段。核心功能是确保稿件能够承受其独特的CA✩评论与回复机制，是学术写作和流程管理的重要辅助。
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JMF家庭科学投稿流程路由器

jmf-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
166
本技能是为《婚姻与家庭杂志》（JMF）投稿稿件设计的流程路由器。它作为工作流编排器，引导作者完成整个学术周期，从初步想法确立到最终提交或修改。它能够判断最合适的撰写阶段（如文献定位、研究设计、数据分析）和稿件格式（完整文章或简报报告），确保所有研究贡献都聚焦于家庭科学的核心议题。
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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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严谨证明流程编排器

proof-orchestrator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
65
这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。
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智能体生命周期工作流编排器

agent-launcher-orchestrator
alirezarezvani/claude-skills
189
这是一个为Claude管理智能体（CMA）设计的全生命周期编排器。它根据用户设定的单一目标，自动将流程路由至不同的阶段（如访谈、迭代、定时运行），并将最终的计划编译成可执行的工作流（包括单次运行、循环迭代或定时任务），实现从概念到部署的全流程管理。
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插件端到端构建与验证

generate-ppmplugin
microsoft/power-platform-skills
109
这是一个推荐的入口点，用于端到端构建和验证第三方原生插件。它自动化地编排了完整的多阶段工作流程，包括检测可用的Android和iOS目标平台、生成插件清单、编译二进制文件、组装整个插件包，并执行最终审计，确保输出的是一个经过验证的、可部署的原生插件包。
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集群思维：代码任务编排器

hivemind
alirezarezvani/claude-skills
497
Hivemind是一个高级编排层，用于管理复杂的任务处理流程。它通过调用多个外部、低成本的“工作者”来模拟一个结构化的团队协作（包括研究者、编码员和测试员）。该工具能将大型任务分解为独立子任务，在隔离的工作区执行，并聚合结果进行共识审核，极大地提高了代码生成、研究和测试的效率和可控性。
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机器学习训练工作流编排

ito-training
affaan-m/ECC
371
本技能负责编排复杂的机器学习训练工作流，用于专用的计算集群。它管理着从预训练、微调到强化学习等多个阶段，通过验证不可变的训练清单、最新的资源配额和多级确认门控机制。该技能是一个规范的作业提交接口，重点强调了执行前的安全、幂等性以及资源有效性验证。
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