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谷歌会议自动化

googlemeet-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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借助 Rube MCP（Composio）自动化 Google Meet：创建会议空间、通过日历事件生成 Meet 链接、管理参会人和可用时间，并在运行前通过 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认当前工具模式。
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Groq集成可观测性监控

groq-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能为Groq API集成提供了全面的可观测性监控方案。它通过客户端埋点，实时追踪首次生成时间（TTFT）、总延迟、吞吐量和成本消耗等关键性能指标。同时，它还配置了Prometheus指标和告警规则，用以监控速率限制和性能下降，确保生产环境的稳定可靠运行。
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Groq SDK升级与模型迁移指南

groq-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为开发者提供了升级 groq-sdk 包和迁移过时 Groq 模型ID的完整指引。它详细列出了模型弃用时间表、分步升级流程和最佳实践，帮助开发者确保应用程序能顺利适配最新版本的 Groq API，保证项目持续稳定运行。
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Guidewire保险可观测性监控

guidewire-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包用于全面监控Guidewire保险系统（如理赔、保单、计费）的运行状态和性能。它实时跟踪关键指标，包括理赔处理时间、保单同步成功率、计费准确性、API延迟和批处理作业状态。系统提供结构化日志和告警机制，确保复杂的保险业务流程能够持续稳定运行。
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Ideogram API 故障诊断工具

ideogram-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供了一种全面的解决方案，用于收集Ideogram API的诊断证据。它能够自动采集当前的运行环境信息（如Node/Python版本、OS）、执行API连通性测试、记录网络诊断数据，并将所有结果打包成一份脱敏的压缩包。这对于用户在遇到持续性API问题时，生成专业且完整的技术支持工单至关重要。
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Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。
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异步视频工作流编排器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的异步视频生成工作流解决方案。它使用Redis队列、状态机和事件驱动模式，帮助开发者构建稳定、可扩展的多步骤AI视频生成管道。该模式完美处理了长时间运行和复杂的任务流程（如生成、延展、下载），确保了可靠的后台任务处理。
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Kling AI API常见陷阱指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档汇总了使用Kling AI API时开发者常见的错误、陷阱和反模式。它详细介绍了从API调用参数类型、JWT管理、任务轮询到视频资源持久化等十个关键的实践最佳指南，帮助开发者避免运行时错误，确保视频生成流程的稳定性和可靠性。
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LangChain API成本优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的LangChain LLM API成本优化策略。通过实现令牌使用追踪、根据任务复杂度分级路由模型、利用缓存机制消除重复调用、进行提示词压缩，以及强制执行预算限制，帮助开发者在保证应用质量的同时，显著降低运行成本。
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LangChain事件处理与流式集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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Lindy AI 智能体错误排查指南

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本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。
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Lindy AI 集成模式与最佳实践

lindy-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细介绍了与Lindy AI平台进行外部集成的多种高级模式。涵盖了通过Webhook接收实时数据、配置HTTP请求调用外部API，以及在工作流中使用Python或JavaScript运行自定义代码。适用于构建复杂、多环节的自动化流程，实现系统间的深度联动。
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