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批量推理管道

batch-inference-pipeline
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
50
引导 ML 团队构建批量推理管道，涵盖方案、监控与上线准备，并生成部署所需的代码与配置。
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批量请求处理器

batch-request-handler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
该技能自动激活于批量请求处理场景，提供 API 集成中第三方接口、Webhook、SDK、授权等实践指导，生成生产代码并验证输出标准。
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Bitquery自动化指南

bitquery-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
397
指导通过 Rube MCP 使用 Composio 的 Bitquery 工具，先查询工具，再管理连接并执行支持 schema 的批量查询。
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Booqable自动化流程

booqable-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
306
通过 Rube MCP 的 Composio 工具链自动化 Booqable 操作，强调先搜索工具、检查连接并复用会话，然后按搜索反馈的 schema 依次执行单工具或批量工具工作流，适配租赁与库存场景。
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Brilliant Directories 自动化

brilliant-directories-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
309
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Brilliant Directories 任务，先搜索确认工具和 schema、检查连接状态，再按规范执行单条或批量操作，兼顾分页与记忆参数。
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Rube 控制 BrowseAI 自动化

browseai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
172
通过 Rube MCP 连接 Composio 的 Browseai 工具集，自动化 Browseai 操作，流程中必须先调用工具搜索以获取最新 schema，再按步骤批量执行，确保连接活跃与字段一致。
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Castingwords Rube 自动化

castingwords-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
185
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Castingwords 操作：先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前工具和 schema，确保 Castingwords 连接激活，再按照 schema 调用工具、批量作业，并正确处理分页和会话重用。
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ClickHouse数据分析与工程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化（如过滤、聚合、窗口函数）、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等，旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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大规模数据处理与架构扩展

clay-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本指南提供了一套完整的解决方案，用于指导用户如何扩展数据富集管道，以处理每月1万到10万以上的海量数据。内容涵盖了容量规划、使用队列系统进行批量处理优化、处理速率限制以及设计多表架构，确保数据摄取过程的稳定性和高可扩展性。
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Rube Clearout 自动化

clearout-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
398
通过 Rube MCP 调用 Composio Clearout 工具，按步骤发现工具、校验连接、执行操作并复用会话，确保使用最新 schema 执行批量任务。
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跨平台认证系统迁移指南

clerk-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
本指南详细介绍了如何将从Auth0、Firebase、Supabase或NextAuth等现有认证系统迁移到Clerk。内容涵盖用户数据导出、批量导入、更新数据库引用和重写前端/后端认证代码，确保平稳、分阶段地切换用户认证服务。
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Clerk API限速与配额管理

clerk-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了管理Clerk API速率限制和配额的综合策略。内容包括使用指数退避的重试机制，优化批量操作（Batching），实现多级缓存（内存/Redis）以减少API调用，以及监控API使用量，确保在高流量生产环境中调用稳定可靠。
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