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Crustdata自动化工作流
crustdata-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
56
通过 Composio 的 Rube MCP 连接器自动化 Crustdata 操作,先搜索实时工具架构、确认连接激活,再调用 RUBE 系列接口执行符合模式的流程,从而确保每次批量或远程操作前都准备就绪。
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CSS 模块生成器
css-module-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
自动回答 css 模块生成相关请求,提供最佳实践、代码片段与校验,支持 React/Vue/无障碍与性能等现代前端场景的上线准备。
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CSV处理助手
csv-processor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
120
提供面向业务自动化的CSV处理流程指引,包括最佳实践、详细步骤、生产就绪代码片段和校验,帮助优化电子邮件、表格与流程自动化工作。
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CTO技术领导框架
cto-advisor
alirezarezvani/claude-skills
293
为首席技术官和技术领导提供战略、架构治理、团队扩张与危机响应的指引,涵盖技术债评估、ADR编写与供应商管理等工作流程,确保工程体系可持续发展。
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Rube MCP Cults 自动化
cults-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
460
通过 Rube MCP 与 Composio Cults 工具包自动化 Cults 任务,先发现当前工具、确认连接,再依照 Schema 执行工作流,确保参数与会话一致。
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Curated 自动化工具
curated-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
482
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Curated 套件自动化 Curated 操作,先搜索工具再管理连接,并依据返回的 schema 执行工作流,非常适合重复性的 Curated 任务调度。
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Currents API 自动化操作
currents-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
65
通过 Composio 的 Rube MCP 让 Currents API 操作自动化,指导工具发现、连接校验、schema 遵循与多工具执行,确保流程可靠且无需硬编码参数。
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高级代码编排与重构
cursor-advanced-composer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
393
用于执行复杂的、跨文件的代码重构和架构迁移。支持自主演进代理模式,能够自主调用工具、执行多步骤流程,实现并行开发和多代码库的协调工作,极大提升大型项目维护和升级的效率。
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Cursor IDE常见错误排查指南
cursor-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
本指南旨在为使用Cursor IDE的开发者提供一套全面的问题诊断和解决方案。内容涵盖了认证失败(如OAuth循环)、AI自动补全错误、索引卡顿、性能下降以及扩展冲突等常见问题,帮助用户快速排除故障,恢复高效的开发体验。
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AI多文件代码工作流管理
cursor-composer-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
211
这是一个强大的AI编程助手,专注于处理跨越多个文件的复杂、系统性代码任务。它支持AI根据现有代码模式,一次性完成完整功能的脚手架搭建、代码重构、API生成、测试编写和技术栈迁移(如CSS模块到Tailwind)。它能协调多个文件间的修改,并提供完整的Diff预览,确保开发流程的连贯性和准确性。
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AI编程上下文管理
cursor-context-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
59
本指南详细介绍了如何在AI编程环境中(如Cursor)优化上下文窗口的使用。它教会用户如何通过策略性地使用@提及、管理上下文信息和利用代码库、文档等多种来源,避免上下文溢出,确保AI能够为复杂的开发任务提供高度准确和相关的代码建议。
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AI代码辅助系统调试指南
cursor-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
这是一个用于诊断和修复AI编程助手(如Cursor)代码生成错误的系统化指南。它详细分析了代码生成错误的八大根源,包括上下文缺失、模型幻觉、项目模式不匹配等。提供了从工作流到代码配置的系统性调试步骤,帮助开发者显著提升AI辅助编程的准确性。
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