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Opencage 自动化指南

opencage-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
406
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Opencage 任务，指导连接管理、工具发现与执行流程，主动适配工具 schema。
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OpenEvidence CI 自动化集成

openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
将 OpenEvidence 的临床 AI 测试嵌入 CI/CD 流程，通过 GitHub Actions、多轮 vitest 单元/集成测试和临床验证用例，实现自动化的临床查询验证，适配沙盒凭据和重试策略。
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OpenEvidence临床查询流程

openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
497
构建点对点临床查询流程，调用 OpenEvidence SDK 实时获取证据并通过 EHR/CDS 钩子呈现，方便临床决策支持场景快速拿到指南、用药交互等答案。
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DeepConsult医学证据流程

openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
410
执行 OpenEvidence DeepConsult 查询，整理多来源医学文献，生成置信度评估和结构化临床汇总，辅助复杂临床问题的研究与决策。
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OpenEvidence 本地开发循环

openevidence-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
273
指导搭建 OpenEvidence 集成的本地开发环境，涵盖项目结构、环境配置、模拟客户端、热重载开发服务及测试脚本，便于临床 AI 快速迭代。
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OpenEvidence多环境配置

openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
统筹OpenEvidence在开发、预发布与生产环境的配置、秘钥管理、发布流程与健康检查，保障临床AI上线的环境一致性与安全性。
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OpenEvidence 安全规范

openevidence-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
为 OpenEvidence 集成提供 HIPAA 合规的安全流程，涵盖凭证管理、PHI 清洗、审计记录、Webhook 验签与数据保留策略，适用于上线前的安全检查与部署准备。
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OpenEvidence SDK 升级迁移

openevidence-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
指导 OpenEvidence SDK 的升级与 API 迁移，包含检查更新日志、依赖调整、客户端迁移适配器、类型定义和测试流程，确保临床系统在版本切换期间平稳运行。
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OpenEvidence 网钩与事件

openevidence-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
指导配置 OpenEvidence 的 webhook 端点、签名校验、事件处理器、幂等保护与异步通知，确保 DeepConsult 生命周期事件在生产环境中可靠交付。
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Opengraph IO 自动化流程

opengraph-io-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
185
通过 Composio 的 Rube MCP 连接自动化 Opengraph IO 操作，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新的工具 schema，再确认连接处于 ACTIVE 后按步骤执行工作流。
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Openperplex 自动化指南

openperplex-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
116
通过 Composio 利用 Rube MCP 接口自动运行 Openperplex 工具，包含发现工具、确认连接、执行多工具以及遵循当前 schema 的流程规范。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
150
一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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