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Fibery 自动化工作流

fibery-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
62
通过 Composio 的 Rube MCP 工具集自动化 Fibery 操作的实践指南，讲解连接配置、工具发现、执行流程以及如何遵循动态模式调用搜索和执行接口。
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Figma MCP 集成指南

figma
tech-leads-club/agent-skills
64
指导如何使用 Figma MCP 服务器获取设计上下文、截图、变量与资源，再依据项目规范将节点转化为生产代码，并完成校验与调试。
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文件上传与云存储安全指南

file-uploads
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
本指南提供专业的安全文件上传和云存储处理规范。涵盖了S3、R2等主流云存储的最佳实践，包括使用预签名URL、流式处理大文件和图片优化。重点强调了关键安全措施，如通过魔数校验文件类型、设置上传大小限制，以及防止路径穿越等高级安全防护。
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Finage 自动化操作指南

finage-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
270
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Finage 工具集，先搜索工具架构，再确认连接并按 Schema 执行操作，保持金融自动化流程的可靠一致。
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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
454
指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。
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指尖自动化指南

fingertip-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
479
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Fingertip 操作，指导工具发现、连接校验、执行协议与常见陷阱。
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Fireberry 自动化指南

fireberry-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
467
通过 Rube MCP 发现工具、管理 Fireberry 连接并执行 schema 驱动的工作流，同时遵循会话、内存与分页规范，适合 Composio 自动化场景。
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Firecrawl高级故障排查指南

firecrawl-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本指南专为解决难以诊断的复杂 Firecrawl 抓取问题。当标准排查方法失败时使用，例如抓取内容为空、爬取任务卡死或 Webhook 无法触发等。它采用系统性的分层隔离技术，从 API 连接、目标 URL 可访问性到内容质量进行诊断，以精确定位故障原因。
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Firecrawl架构模式与设计

firecrawl-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本指南详细介绍了Firecrawl的三种核心架构模式：按需爬取、定时爬取和实时数据管道。帮助用户根据项目的数据量、延迟要求和业务复杂度，选择最合适的爬虫架构。适用于构建高可扩展、生产级的爬虫基础设施，支持知识库和RAG系统构建。
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Firecrawl CI/CD 自动化测试配置

firecrawl-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
本指南指导用户配置 Firecrawl 的 CI/CD 集成。它涵盖了使用 GitHub Actions设置自动化测试流程，包括API密钥管理、单元测试和实时的集成测试。用于确保网页爬取功能在每一次代码修改或合并时都能自动验证，保证数据提取的准确性和系统稳定性。
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Firecrawl错误诊断与修复指南

firecrawl-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
396
这是一份全面的Firecrawl API快速诊断手册，用于解决常见的API错误和响应码。内容涵盖了API密钥验证、速率限制、配额用尽、单页应用（SPA）内容渲染失败等关键问题。无论您是在调试失败的网络爬取任务，还是在解决爬取作业故障，本指南都提供了具体的修复步骤和代码示例。
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Firecrawl成本优化指南

firecrawl-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本技能指南详细介绍了如何在使用 Firecrawl 进行网络爬取时，最大程度地优化 API 成本和信用点消耗。通过设置爬取限制、采用批量抓取、实现本地缓存和预算监控等方法，可以显著降低 API 调用成本，确保数据提取流程既高效又经济。
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