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Outlook 自动化套件

outlook-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
通过 Rube MCP 上的 Composio 工具集自动化 Outlook 邮件、日历、联系人、文件夹和附件操作，在配置连接并先调用工具搜索后即可用 KQL/OData 语法完成查找与管理流程。
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Outlook 日历自动化

outlook-calendar-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
96
通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 Outlook 日历工作流：创建、查询、更新、删除日程，管理参与者并搜索会议时间，同时始终检查工具 schema。
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PagerDuty 自动化工具

pagerduty-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
436
通过 Rube MCP 的 Composio 工具自动化 PagerDuty 的事件、服务、值班和报表流程，先查询当前工具模式、确认连接状态再执行事件管理、告警分析、服务配置及排班调整等操作，确保状态一致且避免非正常转态。
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并行根因分析协作调查

parallel-investigation
rohitg00/skillkit
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这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程（如数据库、应用代码、基础设施），并管理同步点，通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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Pipedrive 客户管理自动化

pipedrive-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
101
通过Composio的Rube MCP工具链，按顺序自动处理Pipedrive CRM的商机、联系人、活动、备注与管道管理，先调用RUBE_SEARCH_TOOLS获取最新schema，确认连接活跃后再执行工作流。
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基于文件的项目规划与进度跟踪

planning-with-files-de
OthmanAdi/planning-with-files
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这是一个基于文件的系统，用于结构化地组织和跟踪复杂、多阶段的项目或研究任务的进展。它会自动生成和管理`task_plan.md`、`findings.md`和`progress.md`等核心文件。适用于需要分解、规划并持续追踪大型、复杂工作流程的专业用户。
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Postmark 自动化工具

postmark-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 的 Composio 工具套件自动化 Postmark 事务性邮件：批量模板发送、模板管理、投递统计、弹回与投诉、服务器设置等操作，并提供所需的工具顺序与注意事项。
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专业AI提示词构建器

prompt-builder
github/awesome-copilot
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该工具扮演专业提示词工程师的角色，通过系统化的提问流程，引导用户构建高质量、结构化的AI提示词（Prompt）。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程，旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。
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Reddit 自动化工具

reddit-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
借助 Rube MCP 与 Composio 的 Reddit 工具箱，自动完成搜索贴子、发帖、管理评论、浏览热门内容，以及编辑或删除已发布内容等常见操作。
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研究知识图谱维基

research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个持久化的、结构化研究知识库，用于系统性地积累和关联所有科研要素，包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱，确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系（如支持、矛盾），可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。
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编排数据库迁移测试项目

scaffolding-oracle-to-postgres-migration-test-project
github/awesome-copilot
294
用于为.NET解决方案创建完整的xUnit集成测试骨架，专门用于验证复杂的数据库迁移（如Oracle到PostgreSQL）。该骨架包含事务回滚基类和测试数据管理工具，可确保测试环境的健壮性，无需预先编写任何测试用例。适用于在编写迁移集成测试前设置测试基础设施。
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个人知识库管理系统

knowledge-wiki
zhayujie/CowAgent
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这是一个用于管理个人知识库（Wiki）的技能。它支持吸收用户分享的文章和文档，综合对话产生的关键洞察，以及查询已积累的知识。通过建立结构化的知识文件、索引和交叉引用，它可以构建一个完善的知识图谱，实现知识的有效捕获和检索。
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