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大型单体仓库Bazel构建优化

bazel-build-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
169
本技能集提供了针对大型单体仓库的Bazel构建优化模式。涵盖了WORKSPACE配置、远程缓存与执行的设置，并提供了Python/TypeScript等语言的构建规则模板。旨在帮助用户解决大规模代码库的构建性能、依赖管理和CI/CD流程问题。
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Beaconstac自动化指南

beaconstac-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
246
通过 Composio 的 Rube MCP 指南自动化 Beaconstac 操作，涵盖先决条件、工具发现、连接管理、执行步骤和模式合规，确保工作流稳定可靠。
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Bolt物联网自动化指南

bolt-iot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
383
通过 Rube MCP（Composio）工具链，先搜索工具模式，再管理 bolt_iot 连接，最后执行多工具任务，确保记忆与会话正确，实现 Bolt 物联网操作自动化。
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Browserbase 工具自动化

browserbase-tool-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
272
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Browserbase Tool 的工作流，涵盖工具发现、连接管理、模式校验及多步执行，并强调会话复用。
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构建微服务API网关

building-api-gateway
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能旨在指导构建一个健壮的API网关，作为微服务架构的统一入口点。它负责集中管理跨越所有微服务的核心功能，包括路径和头部路由、JWT/OAuth2认证、限流、负载均衡及熔断保护。掌握此模式能极大地提高系统的稳定性和可扩展性，简化客户端的调用逻辑。
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Windows 11系统管理技能

claude-win11-speckit-update-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
232
本技能提供关于 Windows 11 操作系统管理的全面指南和标准操作模式。它适用于需要进行日常系统维护、故障排除、系统更新或进行一般系统管理任务的场景，确保 Windows 11 环境的稳定性和最佳性能。
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Clay Webhook和数据事件集成

clay-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本技能指南提供了一个全面的框架，用于使用Clay的事件驱动架构实现实时数据流管理。内容涵盖了两种核心模式：入站Webhook（将数据POST到Clay表）和出站HTTP API回调（接收Clay富集后的数据）。它提供了生产级的TypeScript代码，用于设置、签名验证和幂等性处理，帮助用户构建稳定可靠的事件驱动型集成。
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ClickUp 自动化工具

clickup-automation
davepoon/buildwithclaude
278
通过 Rube MCP（Composio）的 ClickUp 工具包自动化任务、层级和评论等项目管理流程，先检索当前工具模式再连接 ClickUp，适合批量更新与工作区导航。
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Coda 自动化操作

coda-automation
davepoon/buildwithclaude
302
借助 Composio 的 Rube MCP 接口自动化管理 Coda 文档、表格、公式、权限与发布，先查询当前工具模式，再按步骤浏览文档、导入行数据、导出内容和配置共享权限。
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Coinmarketcal 自动化

coinmarketcal-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
145
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Coinmarketcal 操作，先搜索工具和模式，再管理连接并按当前 schema 规范执行多工具流程，确保会话重用和内存参数一致。
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Rube Kit 邮件自动化

convertkit-automation
davepoon/buildwithclaude
448
通过 Composio Kit 工具和 Rube MCP，自动化 ConvertKit 的订阅者、标签、广播与统计管理，并先获取最新的工具模式。
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成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/everything-claude-code
265
该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。
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