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Timelinesai Rube 自动化
timelinesai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
460
通过 Rube MCP 驱动 Composio 的 Timelinesai 工具包,实现自动化操作,强调先搜索工具架构、管理连接、执行合规请求,帮助团队按流程完成 Timelinesai 工作流。
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Timelink自动化工作流
timelink-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
331
通过Composio的Rube MCP接入Timelink,先查询工具、检查连接,再调用多工具执行,强调架构一致性、session复用与分页处理,保证运行前得到最新schema。
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Timely 工单自动化
timely-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
161
通过 Rube MCP 结合 Composio 的 Timely 工具包自动化各类 Timely 操作,执行前先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取实时工具模式,再进行连接检查与工具执行。
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Tinyurl 自动化流程指南
tinyurl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
267
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Tinyurl 任务,先查找工具 schema,确认 tinyurl 连接,按步骤调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 并管理 session 与 memory,使操作更可靠。
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Rube MCP Tisane 自动化指南
tisane-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
123
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动完成 Tisane 任务,涵盖工具发现、连接校验、批量执行及 schema/会话/内存约束,确保流程规范可靠。
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Todoist 自动化工具
todoist-automation
davepoon/buildwithclaude
157
通过 Composio 的 Rube MCP 让 Todoist 的任务、项目、分区、筛选与批量操作自动化,涵盖工具查询、连接配置以及创建、更新、完成和删除等能力的顺序调用。
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Toggl 时间自动化
toggl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
438
在 Claude Code 中通过自然语言命令自动化 Toggl Track 操作,记录和停止时间条目、创建项目与客户、管理标签并查看工作区,帮助更高效地统计工时。
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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 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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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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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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