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Vertex AI多智能体部署专家
adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK(代理开发工具包)构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排(序列/并行/循环)、A2A协议通信、状态管理(内存库)和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流,尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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多智能体系统架构设计
agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
136
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式(如群体、分层)、智能体角色定义,到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导,帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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敏捷产品负责人工具箱
agile-product-owner
alirezarezvani/claude-skills
126
这是一个全面的敏捷产品负责人工具集,涵盖了产品生命周期的所有环节。它指导用户撰写遵循INVEST标准的用例故事,使用Given-When-Then格式定义验收标准,规划冲刺(Sprint),估算故事点,并系统地将大型Epic拆解为可交付的任务。适用于高效的待办事项管理和冲刺执行。
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Encodian 自动化流程指南
encodian-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
347
通过 Composio 的 Encodian 工具箱和 Rube MCP 实现工具发现、连接检查与合规执行,保障每次工作流前的自动化准备。
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Entelligence自动化流程
entelligence-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
202
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Entelligence 工具箱,指导先搜索工具、核实连接状态、使用规范参数执行工具,从而实现稳定的 Entelligence 操作自动化。
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代码模型评估与基准测试
evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
124
本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型(LLM)的编码能力,通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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Evernote本地开发工作流搭建
evernote-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本指南提供了一套完整的Evernote API本地开发环境搭建方案。它涵盖了项目结构配置、沙箱环境和认证凭证的设置,指导开发者如何实现开发令牌和OAuth流程的平滑切换,是进行模块化测试和确保API连接稳定性的关键工具。
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Rube Expofp 工具自动化
expofp-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
58
通过 Rube MCP 控制 Composio 的 Expofp 工具箱,实现自动化操作流程,涵盖工具发现、连接验证、会话管理和多工具执行等关键步骤,确保使用最新 schema 安全运行。
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Gamma API 诊断与调试工具箱
gamma-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
424
这是一个综合性的工具包,用于系统性地诊断和排除与Gamma API的集成问题。它包含Bash和TypeScript脚本,用于执行连接性测试、API密钥验证、延迟测量和关键端点(如主题、文件夹、生成)的功能测试。是开发人员确保API连接可靠性的必备工具。
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Genderapi IO 自动化
genderapi-io-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
172
通过 Composio 的 Genderapi IO 工具箱调度 Rube MCP,先查找工具、验证 genderapi_io 连接是否激活,再使用搜索返回的 schema 逐项执行操作,同时带上 session 与 memory 参数,确保 Genderapi 自动化运行稳定可靠。
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Groq数据安全与合规处理
groq-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
该工具提供了一个高安全性的封装层,用于管理所有流经Groq API的数据。它能自动扫描并脱敏输入提示和模型输出中的个人身份信息(如邮箱、电话、卡号、IP地址)。同时,它还会记录详细的调用审计日志和Token使用量,确保数据处理流程符合隐私和合规要求。
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LangChain安全最佳实践指南
langchain-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
154
本指南全面介绍了使用LangChain构建生产环境LLM应用的安全最佳实践。内容涵盖了密钥安全管理、防御提示注入攻击、实现沙箱化的工具执行、对LLM输出进行敏感数据验证,以及完善的审计日志记录,确保应用部署的安全性。
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