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搜索 AI 工具 ，共找到 1028 条记录
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Ably 自动化流程

ably-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
260
通过 Composio 的 Rube MCP 自动完成 Ably 操作，要求先搜索工具以获取最新 schema，确认连接已激活，再按 schema 调用工具执行任务，避免硬编码并关注分页与会话复用。
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ActiveCampaign Rube 自动化

active-campaign-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
188
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 ActiveCampaign 工作流，先搜索工具、确认连接，再在执行阶段遵循内存、schema 和会话规范，确保运行稳定。
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ActiveCampaign 自动化工具

activecampaign-automation
davepoon/buildwithclaude
89
通过 Rube MCP 提供的 Composio ActiveCampaign 工具集自动化处理联系人创建、标签管理、列表订阅、自动化报名与任务，使用前需先获取最新的工具模式。
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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。
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Vertex AI多智能体部署专家

adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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ADK智能体工程开发

adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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Affinda 自动化操作指南

affinda-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
426
介绍通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Affinda 操作的流程、工具发现、执行步骤及常见坑，强调先查 schema、保持连接与会话管理。
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
136
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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Azure AI智能体开发框架

agent-framework-azure-ai-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流，可通过集成外部函数（工具）、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力，并管理会话线程，适用于开发企业级的生产级AI应用。
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Agent 邮件自动化

agent-mail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
263
通过 Composio 的 Rube MCP Agent Mail 工具，指导用户先搜索工具、确认连接、遵循架构并执行工作流，保障操作可靠自动化。
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本地CLI代理流程管理器

agent-manager-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
497
本工具用于管理和协调多个本地CLI代理。它支持在独立的tmux会话中并行启动、停止和监控代理，并可分配任务。该技能适用于需要复杂、多步骤、需要定时调度和实时日志追踪的自动化工作流，是高级系统自动化配置的强大辅助工具。
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多智能体系统优化工具

agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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