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Rube MCP Getform 自动化

getform-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
495
通过Rube MCP 结合 Composio Getform 工具包自动发现、连接并执行 schema 驱动的 Getform 操作，先检索工具、确认连接处于激活状态，再在带 memory 的多工具调用中运行，保障流程稳健。
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多智能体Git工作流编排

git-pr-workflows-git-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
该技能提供了一个完整的、多智能体驱动的Git开发工作流。它自动化了从代码初审、依赖分析到全套测试执行（单元/集成/端到端）的整个过程。通过协调多个专业智能体，系统性地检查代码质量，识别潜在的破坏性变更，并生成符合规范的提交信息，确保代码在提交前达到最佳的发布就绪状态。
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Go 习惯用法指南

golang-idioms
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
366
汇总 Go 语言中错误处理、接口设计、并发模式、上下文传递、表驱动测试与模块管理的规范，帮助团队保持可维护性。
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高级Golang专家：微服务与并发编程

golang-pro
Jeffallan/claude-skills
366
本技能模拟高级Golang开发专家角色，专注于构建高性能、生产级的Go应用。核心能力包括使用goroutines和channels实现并发编程、设计和实现gRPC/REST微服务架构，以及利用pprof进行性能优化。它严格遵循Go的最佳实践，要求使用上下文（context）管理、错误传播和全面测试（表驱动、并发检测）。
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Go测试实践指南

golang-testing
affaan-m/everything-claude-code
211
详细介绍面向 Go 服务的测试策略，包括 TDD、表驱动、子测试、断言/辅助函数、接口/时间/HTTP 模拟以及 httptest 验证，帮助团队提升单元与集成测试质量。
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Rube 驱动的 Google 云端硬盘自动化

googledrive-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
262
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Google Drive 工具集，先检索工具再执行、保持 schema 合规并确认连接激活，从而规范地完成文件管理类自动化流程。
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Granola事件与Webhook自动化处理

granola-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
55
本技能指导如何利用Granola的事件触发机制（通过Zapier Webhooks）构建复杂的事件驱动自动化流程。它详细讲解了事件模型、数据载荷结构和高级过滤模式。使用提供的JavaScript或Python代码，用户可以实现根据参会者、内容关键词或时间进行数据清洗、分类，并自动将信息同步到CRM或任务管理系统。
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Groq事件驱动与异步架构

groq-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
399
本指南详细介绍了如何利用Groq的API构建可扩展、事件驱动的LLM系统。涵盖了多种高级模式，包括用于实时交互的SSE流式传输、使用队列系统进行批处理，以及处理Webhook事件以构建稳健的LLM管道。
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Guidewire Webhook事件集成

guidewire-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
135
本技能用于实现Guidewire App Events和webhook集成，构建事件驱动架构。它允许开发者构建事件消费者，实时监听和处理InsuranceSuite中的核心状态变化，如索赔创建或保单签发，实现可靠的实时业务逻辑处理。
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模糊测试桩编写技巧

harness-writing
trailofbits/skills
265
指导开发者编写与优化模糊测试桩，从解析随机输入到校验数据并驱动目标接口，提升覆盖率并捕捉可重现的缺陷。
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Ideogram异步工作流管理

ideogram-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
58
本技能指导开发者如何构建基于事件驱动的生产级工作流，以解决Ideogram同步API调用造成的阻塞问题。它涵盖了使用任务队列进行批量生成、实现Webhook回调处理，以及图像后期处理流程，适用于大规模内容创作和营销素材自动化。
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AI驱动的智能故障排除流程

incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具（如分布式追踪、Git bisect）结合，形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug，显著降低平均恢复时间（MTTR），提升系统整体的韧性和稳定性。
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