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Apple设计项目上下文管理
hig-project-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
该技能用于为Apple产品开发生成和维护结构化的设计上下文文档。它能自动从项目中提取信息,涵盖产品概述、目标平台、技术栈、设计系统、无障碍要求等多个维度。使用此文档可以确保后续的开发和设计决策保持高度一致性和准确性,避免重复提问和信息遗漏。
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苹果系统设计规范与最佳实践
hig-technologies
sickn33/antigravity-awesome-skills
368
本指南全面总结了苹果的人机界面(HIG)规范,涵盖了从Siri、Apple Pay到HealthKit、ARKit和生成式AI等多个核心技术领域。它指导开发者如何确保应用具备系统原生感,尊重用户隐私,并遵循跨平台的设计模式,从而构建出高质量、符合规范且流畅的用户体验。
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Highergov 自动化工具
highergov-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
350
通过 Rube MCP 的 Composio Highergov 工具自动化 Highergov 操作,强调先搜索工具、确认连接状态、遵循 schema 以及复用会话,适合需要结构化流程的自动化场景。
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Highlevel 自动化工具
highlevel-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
330
通过 Rube MCP 运作 Composio 的 Highlevel 工具集:先搜索最新 schema、确认连接,再以 schema 合规参数执行多工具流程,保持会话与内存状态一致。
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HIPAA 审计助手
hipaa-audit-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
463
在 Security Advanced 中自动化 HIPAA 审计助手流程,提供操作指引、生产级配置与合规校验,支持渗透测试、威胁建模等安全实践。
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Honeybadger 自动化工作流
honeybadger-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
364
通过 Composio Rube MCP 工具包自动执行 Honeybadger 操作,先发现可用工具架构,再确认连接状态,最后按字段规范执行工作流并统一处理会话与内存参数。
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蜂巢自动化工具链
honeyhive-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
85
通过 Composio 的 Rube MCP 接口自动化 Honeyhive 工作流,先调用搜索获取最新工具模式,再检查连接并按模式执行多工具操作,确保参数与 schema 对齐。
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Claude 钩子自动化
hook-development
anthropics/claude-plugins-official
197
指导 Claude Code 插件开发者构建事件触发钩子,通过提示或命令方式在 PreToolUse、PostToolUse、Stop 及会话事件中校验工具、提供反馈、确保完成并加载上下文。
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Hookdeck自动化工作流
hookdeck-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
369
通过 Rube MCP 的 Composio 工具包自动化 Hookdeck 操作,明确连接、工具发现与多步骤执行的流程,确保依照最新 schema 可靠运行。
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使用Azure AI SDK构建托管智能体
hosted-agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
本指南提供了使用Python和Azure AI Projects SDK创建容器化托管智能体(Hosted Agents)的完整流程。通过ImageBasedHostedAgentDefinition定义智能体的容器镜像、资源配置、支持的工具集和通信协议。适用于在Azure AI Foundry等环境中部署生产级、可扩展的AI应用。
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Hotspotsystem 自动化指南
hotspotsystem-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
394
指导如何通过 Rube MCP 连接 Composio Hotspotsystem 工具集,先搜集工具、确认连接、遵从字段协议执行指令,从而安全地自动化 Hotspotsystem 任务。
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半二次量化方案
hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程,兼容 vLLM 与 HuggingFace,支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调,适合快速部署与实验极限量化。
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