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AI工具
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PerplexityAI 自动化工具
perplexityai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
498
介绍如何通过 Composio 的 Rube MCP 客户端连接 Perplexityai,从 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新工具 Schema,到通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作,并强调连接检查与会话复用。
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PhantomBuster 自动化工具
phantombuster-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
147
通过 Composio MCP 统一管理 PhantomBuster 云端代理,自动完成潜在客户挖掘、网页数据抓取、组织资源监控、容器历史审查、运行统计导出与 hCaptcha 验证,提升自动化控制效率。
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通过Rube自动化Pingdom
pingdom-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
483
通过 Rube MCP 指南先发现最新 Pingdom 工具模式、确认连接状态,再以符合模式的参数调用多工具执行,确保 Pingdom 任务自动化稳定可控。
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Placid 自动化工作流
placid-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
228
通过 Composio 的 Placid 工具包配合 Rube MCP,指导先查询工具、确认连接、再执行合规脚本,确保模式与会话一致的自动化运行。
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Plain自动化流程指南
plain-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
125
通过 Rube MCP 的 Plain 工具套件自动化常规 Plain 操作,要求先调用搜索获取 schema、确认连接活跃,再执行多个工具以保证流程稳定。
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Postmark 邮件自动化工具
postmark-automation
davepoon/buildwithclaude
393
通过 Rube MCP 上的 Composio Postmark 工具,自动化事务型邮件的批量发送、模板管理、投递统计、退信/投诉监控及服务器配置,依赖实时工具 schema 查找确保流程正确。
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提示工程模式汇总
prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示,帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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Proxiedmail 自动化流程
proxiedmail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
219
通过 Composio 的 Rube MCP 自动探查 Proxiedmail 工具、确认连接并按搜到的 schema 执行多步骤任务,保证内存与会话管理安全合规。
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Python 包发行指南
python-packaging
sickn33/antigravity-awesome-skills
125
涵盖使用现代工具、pyproject.toml 以及 PyPI/私有仓库发布的 Python 包创建、结构化和发行流程。
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Pyvene 因果干预框架
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
280
面向 PyTorch 模型的声明式因果干预工具,包含激活修补、因果追踪与互换干预训练,便于研究者验证模型组件的因果作用并共享实验。
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LLM 量化工具包
quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
333
将大模型量化至 8 位或 4 位,节省 50%~75% 显存,使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调,同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers,保持高精度。
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Rube MCP Raisely 自动化
raisely-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
435
通过 Composio 的 Rube MCP 接口自动化 Raisely 操作,先搜索工具获取最新模式,再确认连接活跃并按模式提交参数,实现稳健任务执行。
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