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Token Metrics 自动化工作流
token-metrics-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
211
通过 Composio 的 Token Metrics 工具包结合 Rube MCP,先搜索最新 schema、确认连接,再执行 `RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL`,保持字段一致并避免分页遗漏,实现指标任务自动化流程。
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Rube MCP 实现 Tomba 自动化
tomba-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
140
通过 Composio 的 Tomba 工具包与 Rube MCP 编排自动化流程,先完成 schema 搜索、连接确认,再基于最新结果执行,确保操作符合字段与会话规范。
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Rube Tomtom 自动化助手
tomtom-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
455
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Tomtom 工具集自动化 Tomtom 操作,从 `RUBE_SEARCH_TOOLS` 获取实时工具结构,到检查 `RUBE_MANAGE_CONNECTIONS` 连接并调用 `RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL` 执行设定参数。
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TON漏洞扫描器
ton-vulnerability-scanner
trailofbits/skills
476
针对 FunC 语言的 TON 智能合约,检测布尔逻辑、Jetton 转账和燃气转发等关键漏洞,输出带有文件定位的审计结果并提供修复建议,适用于合约安全评估与上线前复核。
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Toneden 自动化流程
toneden-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
292
通过 Composio 的 Rube MCP 管理 Toneden 工具,先发现工具、再验连通、后按模式执行,保障营销流程的接口一致性与稳定性。
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智能体工具设计与优化
tool-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
本技能提供为AI智能体设计专业级工具的指南。核心理念是将工具API视为与大型语言模型的“契约”,而非传统代码。内容涵盖工具描述优化、命名空间组织、整合原则和架构简化等高级设计模式,旨在帮助用户构建能让智能体准确推理和执行复杂工作流的工具集。
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100大网络漏洞指南
top-100-web-vulnerabilities-reference
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
提供涵盖100个关键网络漏洞的结构化参考,包含定义、根因、影响和缓解建议,配合OWASP分类帮助评估、测试和制定安全策略。
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顶级网页漏洞参考
top-web-vulnerabilities
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
按类别整理 100 个最关键的 Web 应用漏洞,便于安全团队识别攻击路径、评估影响并落实修复建议,用于检测、审计和制定防护策略。
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PyTorch原生智能体RL训练框架
torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习(RL)的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发,无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题,支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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Torchscript 导出器
torchscript-exporter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导,自动响应相关请求,并产出符合行业规范的代码与配置,帮助构建可用模型部署链路。
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Torchserve 配置生成器
torchserve-config-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
自动生成 TorchServe 部署配置,提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导,帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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Rube Tpscheck 自动化流程
tpscheck-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Tpscheck 工具的发现、连接验证与执行,强调先搜索工具、保持会话、遵循动态 schema 与内存字段要求。
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