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火爬数据处理与知识库构建

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248
这是一个全面的数据管道，用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块（Chunking）。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的，可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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Firecrawl内容爬取与摄取架构

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本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理，使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。
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Fireflies AI会议搜索与分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工作流提供全面的会议知识库管理能力。用户可以根据关键词和日期搜索历史会议记录，利用AskFred AI进行自然语言提问，获取会议关键结论。同时，它能聚合总时长、行动项、热点关键词等核心数据指标，生成详细的会议分析报告，高效提升知识复用效率。
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多步骤AI智能体工作流配置

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本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。
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AI智能体性能优化指南

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本指南详细介绍了如何系统化地优化AI智能体（Agents）的运行效率、降低成本和提高稳定性。通过模型尺寸匹配、步骤合并、优化知识库查询以及精细化触发器设置，帮助用户解决智能体运行缓慢、费用过高或结果不一致的复杂问题。
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Lindy AI智能体集成架构模式

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本技能提供了一套完整的Lindy AI智能体生产级集成参考架构。涵盖了从简单的Webhook回调、复杂的事件驱动管道、多智能体协作、定时任务流到RAG知识库等多种模式，适用于设计和构建稳定、可扩展的复杂AI系统。
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智能体内存系统设计

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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。
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Notion 知识捕捉

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Prat011/awesome-llm-skills
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自动将对话中的见解整理成结构化的 Notion 页面，识别关键信息、按内容类型排版、确定存放位置，并与相关知识库或数据库联动，确保其他人能迅速找到。
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Obsidian 命令行笔记管理

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通过 Obsidian 命令行控制已打开的知识库，可读写笔记、管理任务与属性、执行搜索、重载插件主题、采集错误和截图，方便从终端调试与运维 Obsidian。
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Obsidian成本优化与资源管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户管理和优化Obsidian的知识库成本。内容涵盖了审计本地库大小、优化同步设置以减少带宽消耗，以及通过在插件中实现API缓存和调用限速机制，来有效控制第三方外部服务（如AI）的调用费用。
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Obsidian插件诊断信息收集

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用于全面收集Obsidian知识库（Vault）的诊断证据。它能获取应用的详细版本信息、所有已安装插件清单、外观设置、文件统计数据，甚至捕获控制台错误。最终打包成一份结构化的调试报告，帮助用户或开发者快速定位问题根源。
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Obsidian知识库迁移工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于自动化和深度迁移笔记系统。它可以将来自Notion、Evernote等多种平台导出的知识库数据，转换为Obsidian可用的格式。功能包括清理文件名、将内部链接转换为Obsidian维基链接，自动处理附件和添加Frontmatter，确保知识结构的完整性和可读性。
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