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学习机会引导

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tech-leads-club/agent-skills
328
在 AI 辅助编码中提供学习练习，适用于新建模块、架构改造、数据库模式调整或用户提出“为什么”类问题后，帮助开发者主动理解设计并巩固技能。
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学习率调度助手

learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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遗留系统现代化与重构

legacy-modernizer
Jeffallan/claude-skills
91
本指南提供一套系统化的方法，用于安全、分阶段地重构老旧的单体应用（Monolith）。核心流程包括依赖分析、采用“绞杀者模式”（Strangler Fig），通过编写字符化测试建立安全网，并利用特性标志（Feature Flags）实现零停机部署，彻底消除技术债务。
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Lemlist 自动化外联

lemlist-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
336
通过 Composio MCP 自动化 Lemlist 多渠道外联：管理活动、批量录入潜在客户、补充个性化变量、导出数据并处理退订，配合常见问题提示确保流程顺畅可控。
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Lexoffice自动化工作流

lexoffice-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
258
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链，先搜索 Lexoffice 工具，确认连接和架构，按照规范执行流程，完成财务类自动化操作。
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LibFuzzer 覆盖引导模糊

libfuzzer
trailofbits/skills
143
LibFuzzer 是 LLVM 提供的 C/C++ 覆盖引导模糊测试工具，适用于 Clang 编译的项目，可快速搭建 harness，单核即可启动，便于后续转向更多核心或更复杂的模糊测试方案。
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许可证合规扫描器

license-compliance-scanner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
在安全基础能力中提供许可证合规扫描器的操作指导，按步骤覆盖认证、输入验证和安全编码的最佳实践，并生成可投产的代码与校验方案。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试

lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署（CI/CD）流程的框架，用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js，实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试，确保系统部署的高可靠性。
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Lindy AI 智能体错误排查指南

lindy-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。
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多步骤AI智能体工作流配置

lindy-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
73
本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。
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高级工作流自动化与智能体委托

lindy-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。
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Lindy AI成本优化与工作流管理

lindy-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
183
本指南提供了一套系统化的成本优化方案，旨在帮助用户管理和降低Lindy AI平台的运行成本。内容涵盖了如何审计智能体（Agent）的资源消耗、根据任务复杂度调整模型尺寸（Right-Sizing）、合并冗余的自动化流程，以及优化触发器的频率。通过这些步骤，可以确保AI工作流的高效率和成本可控性。
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