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工作流编排设计模式

workflow-orchestration-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能专注于掌握分布式系统的工作流编排架构。它详细介绍了工作流（Workflow）与活动（Activity）的本质区别，并系统讲解了Saga模式、实体工作流（Entity Workflows）和扇出/扇入（Fan-Out/Fan-In）等核心设计模式。旨在提供构建处理长期、复杂业务流程（如订单、审批）时，确保数据一致性、高可靠性和故障恢复的最佳实践指导。
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YouTube 自动化流程

youtube-automation
davepoon/buildwithclaude
413
通过 Composio 与 Rube MCP 连接的 YouTube 工具包，自动化上传、元数据、播放列表、搜索、分析与评论管理，需先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新接口架构。
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YouTube频道内容策略研究

yt-research
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本工具专为内容创作者设计，用于进行深度YouTube频道竞争对手研究。它能够分析竞争对手的频道数据、发现内容空白点、追踪热门趋势，并生成结构化的内容机会报告，帮助创作者制定出符合市场需求和受众兴趣的战略。
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ZAI CLI：多模态AI集成工具

zai-cli
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
ZAI CLI是一个强大的命令行工具，集成了Z.AI的多种高级能力。它支持图像/视频分析（视觉）、实时网络搜索、网页内容提取、错误诊断以及GitHub代码探索等功能。该工具通过CLI接口，为开发者和分析师提供高效、全面的多模态数据处理和AI任务执行能力。
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掌握无代码自动化模式

zapier-make-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南介绍了使用Zapier和Make等无代码平台构建可靠工作流所需的关键模式和最佳实践。内容涵盖基础触发器、多步串联、条件分支和数据转换等复杂流程，帮助用户掌握不同平台间的差异，实现高效稳定的业务流程自动化。
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Zoom 自动化工具套件

zoom-automation
davepoon/buildwithclaude
327
通过 Composio 的 Rube MCP 工具套件，在每次操作前先发现工具架构，自动化调度与管理 Zoom 会议、网络研讨会、录制内容及与会者数据。
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网页应用部署与发布工具

appdeploy
sickn33/antigravity-awesome-skills
381
本技能用于实现Web应用的完整生命周期部署，支持包含后端API、数据库和文件存储的全栈架构。当用户需要将开发好的网站或应用发布到公网，并获取公开可访问的URL时使用，支持部署、更新和状态管理。
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Cloudflare边缘计算开发专家

cloudflare-workers-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
本技能专注于Cloudflare边缘计算生态系统，是部署和优化边缘无服务器函数的专家指南。内容涵盖Workers、KV、D1、耐久对象等核心技术，适用于构建高性能、低延迟的全栈应用，并处理边缘安全和数据存储需求。
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LinkedIn自动化CLI工具

linkedin-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
这是一个用于通过命令行界面（CLI）自动化LinkedIn操作的工具。它支持批量获取个人和公司资料、搜索人脉、管理连接和发送消息。特别适用于构建自动化工作流、进行数据挖掘或集成到AI代理脚本中，无需手动操作网页界面，输出结果结构化JSON。
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SQLMap 自动化数据库测试

sqlmap-database-penetration-testing
zebbern/claude-code-guide
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指导使用 SQLMap 自动检测 SQL 注入、枚举库表字段、抓取数据与哈希，适用于在合法授权的渗透测试中快速获取数据库资产与风险信息。
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角色扮演卡片解析

story-roleplay
iOfficeAI/AionUi
358
通过 Node.js 解析 PNG、WebP 或 JSON 格式的 SillyTavern 角色卡与世界信息，提供拷贝预设工具、装依赖、执行解析与校验的完整流程，确保数据不依赖猜测。
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Adaptyv 蛋白质实验平台

adaptyv
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
212
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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