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搜索 流 ，共找到 4217 条记录
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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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代码安全漏洞深度审计

find-bugs
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
该技能提供一个结构化、多阶段的审计流程，用于检查本地分支的代码差异（diffs）。它系统性地审查代码，以发现安全漏洞、Bug和代码质量问题，特别是注入、认证授权缺陷、CSRF、业务逻辑错误等。适用于代码合并前的安全审计和深度代码审查。
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Findymail 自动化流程

findymail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
252
通过 Rube MCP 调用 Composio 的 Findymail 工具包，先查工具再连接并执行多工具操作，确保使用最新模式和会话策略，从而不断完成 Findymail 自动化任务。
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LLM微调专家指南

fine-tuning-expert
Jeffallan/claude-skills
410
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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TRL RLHF 训练管线

fine-tuning-with-trl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
393
使用 TRL 提供的 SFT、DPO、PPO/GRPO 和奖励模型训练流程，对 HuggingFace 模型进行 RLHF 调整，使其符合偏好与人类反馈。
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Finerworks 自动化工具包

finerworks-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
190
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Finerworks 工具包自动化操作，先搜索工具获取最新 schema，确认连接并依照字段执行多工具工作流，重用会话并处理分页。
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Finmei 自动化流程

finmei-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
319
通过 Rube MCP 利用 Composio 的 Finmei 工具集自动执行操作，强调先调用搜索获取最新 schema、确认连接活跃，并按 schema 参数执行多工具工作流。
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Firebase与Vertex AI全栈集成

firebase-vertex-ai
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
279
用于指导端到端的全栈应用开发，实现Firebase平台（Auth, Firestore, Hosting等）与Vertex AI/Gemini的深度集成。支持构建高度安全、具备数据检索增强生成（RAG）等功能的AI驱动应用，覆盖完整的开发、部署和运维流程。
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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 网页自动采集

firecrawl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
161
通过 Composio Firecrawl 集成，可在 Claude Code 中直接爬取页面、批量采集链接、提取结构化数据并监控抓取任务，适合终端驱动的 Web 数据流工作。
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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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网页爬取与内容抓取工作流

firecrawl-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
50
本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。
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