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Jira 工作流生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在企业级项目管理、合规与集成场景中，自动生成 Jira 工作流的标准配置与脚本，并提供逐步指导与验证，确保治理性与可交付性。
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Juicebox API常见错误排查与修复

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面收录了与Juicebox API集成相关的常见技术和业务逻辑错误。它详细介绍了各种HTTP状态码（如401、403、429），涵盖了认证失败、配额耗尽、速率限制、数据格式校验以及分析超时的原因和解决方案。帮助开发者构建稳定、可靠的招聘和研究工作流集成。
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Juicebox人选搜索与ATS导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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进阶候选人数据分析工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流用于对大规模人才智能数据集进行深度分析。用户可以构建具备多维度筛选条件的自定义查询，执行跨数据集比较（如不同时间段的候选人池对比），并按地域聚合技能密度。这对于需要识别市场趋势和优化招聘策略的招聘团队至关重要。
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Juicebox事件应急手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册详细提供了Juicebox AI平台全面的事件应急响应流程。它指导用户诊断和解决API中断、数据损坏、配额耗尽和导出失败等关键系统故障，旨在确保招聘和人才情报工作流程的连续性和稳定性。
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Juicebox本地开发工作流

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本配置为 Juicebox API 的本地开发工作流。它为开发者提供了快速反馈循环，允许在本地模拟人脉搜索和候选人丰富化数据。用户可以在模拟模式（Mock Mode）下进行快速迭代，并在沙箱模式（Sandbox Mode）下验证与真实 API 的集成，从而高效开发并避免消耗真实的 API 额度。
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Juicebox多环境配置指南

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本指南详细介绍了Juicebox AI平台的跨环境（开发、预发布、生产）设置与管理。环境隔离机制确保了工作空间的安全性和数据访问的严格控制。它通过区分样本数据集（开发）、限制导出功能的完整数据集（预发布）和全功能的生产环境，确保了数据完整性。遵循此流程可安全地将分析从开发阶段部署到生产环境。
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Juicebox API性能优化指南

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本指南提供了与Juicebox AI API交互的进阶优化策略。内容涵盖了实现缓存机制（设置TTL）、执行批处理操作、管理API限速以及优化大数据分块等关键最佳实践。掌握这些技巧，可以显著降低端到端分析时间，确保数据工作流的响应性和可扩展性。
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Jumpcloud Rube 自动化

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通过 Composio 的 Rube MCP 工具集自动化 Jumpcloud 操作，引导先检索工具、确认连接、执行符合 schema 的工作流，适合 Jumpcloud 管理任务。
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Junglescout MCP 自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Junglescout 工具包，利用 Rube MCP 接口自动完成工具发现、连接检查与执行等工作流，强调先检索 schema、维护会话、遵循返回字段后再提交请求的规范流程。
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Kadoa 自动化工作流

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 实现 Kadoa 操作自动化：先获取当前工具 schema、确认连接激活，再按 schema 执行工具，保留会话与 memory，确保批量操作可控。
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Kafka 流处理器

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该技能在数据流水线领域自动处理 Kafka 流处理任务，提供具体操作流程、行业实践、可投入生产的代码与配置，并校验输出，覆盖 ETL、数据转换、工作流调度和流式处理场景。
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