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SurveyMonkey 工作流自动化

surveymonkey-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过自然语言命令自动完成 SurveyMonkey 问卷创建、查询、采集器管理和响应检索，覆盖全流程的问卷元数据查看与分发控制。

Vast.ai GPU监控与成本追踪

vastai-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供Vast.ai GPU实例的全面监控方案，可采集GPU利用率、实例运行状态、温度和成本累积等关键指标。适用于搭建监控仪表板、配置告警机制（如GPU空闲、过热、预算超支）以及自动化云资源使用跟踪，确保资源健康和成本可控。

Adaptyv 蛋白质实验平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。

多平台品牌声誉监控

apify-brand-reputation-monitoring

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供了一个全面的框架，用于从多个主流平台（如Google地图、Booking、Facebook、Instagram等）抓取和监控品牌评论、评分及提及情况。它支持结构化数据采集和情感分析，帮助用户实时掌握品牌声誉，并生成可用于市场调研和报告的报告。

多平台竞品情报分析

apify-competitor-intelligence

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具提供全面的竞品情报分析，能够从谷歌地图、预订网站、脸书、Instagram、YouTube和TikTok等多个主流平台采集和分析数据。它可以提取竞争对手的内容、定价、广告策略、评论情绪和市场定位等结构化数据。适用于需要进行深度市场基准测试、制定产品或营销战略的研究人员和专业人员。

电商数据采集与市场分析

apify-ecommerce

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具提供全面的电商数据爬取能力，可从各类电商平台提取产品信息、价格波动、用户评论和卖家数据。适用于市场调研、竞争对手分析、价格监控以及品牌声誉管理，帮助用户获取全面的市场洞察。

多平台市场情报采集

apify-market-research

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具利用Apify Actors，从谷歌地图、Facebook、Instagram、Booking.com等多个主流平台高效采集结构化市场数据。它用于市场尺寸评估、区域需求分析、价格趋势监控和消费者行为研究，帮助用户获取全面的商业洞察，发现商业机会和潜在风险。

多平台趋势发现分析

apify-trend-analysis

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具利用Apify Actors，整合了Google趋势、Instagram、Facebook、YouTube和TikTok等主流平台的趋势数据。它能帮助用户采集从热门话题、流行音乐到市场热点等全方位的用户行为数据，从而深入洞察市场脉搏，优化内容创作和营销策略，实现最佳的市场覆盖。

Parallel Web 研究助手

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Parallel Web 研究技能通过 Parallel Chat 与 Extract API 搜索网络、开展深度调研并生成带来源的摘要，支持模型选择、JSON 输出和引用验证，适合市场、新闻、技术及通用信息采集。

免费工具营销策略

free-tool-strategy

alirezarezvani/claude-skills

引导增长工程师评估、设计并发布免费营销工具，从创意打分、价值呈现、采集线索到上线推广，帮助以零广告成本获得流量、潜在客户与外链。

开源情报评估工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

Osint Evals 为安全团队提供一个结构化的开源情报评估流程，便于基于既定场景对情报采集与分析能力、工具链进行模拟验证与比对。

大模型项目开发方法论

project-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。

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