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Endorsal 自动化指南

endorsal-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
183
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Endorsal 流程，先发现工具、确认连接状态，再按返回的 schema 执行操作，确保参数和会话符合要求。
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Rube MCP Enginemailer 自动化

enginemailer-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
436
通过 Composio 的 Enginemailer 工具包结合 Rube MCP 的工作流自动化处理邮件任务，先发现工具、确认连接状态，再按搜索结果的 schema 发起执行，确保操作一致且可重复。
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Enigma 自动化流程

enigma-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
328
指导通过 Composio Rube MCP 连接 Enigma 工具链，先搜索工具，确认连接激活，再用发现的 schema 执行任务并复用会话，确保字段、内存、分页等符合要求。
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Entelligence自动化流程

entelligence-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
202
通过 Rube MCP 接入 Composio 的 Entelligence 工具箱，指导先搜索工具、核实连接状态、使用规范参数执行工具，从而实现稳定的 Entelligence 操作自动化。
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智能合约入口点分析

entry-point-analyzer
trailofbits/skills
489
分析智能合约项目，识别所有可外部调用且会修改状态的函数，划分公开、角色限制、仅限合约等访问级别，并输出结构化审计报告，适用于Solidity、Vyper等多链代码。
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全栈开发环境配置指南

environment-setup-guide
sickn33/antigravity-awesome-skills
351
本技能提供了一份全面的开发环境搭建指南，帮助开发者从零开始配置完整的开发工作环境。它详细涵盖了依赖识别、跨平台（macOS/Linux/Windows）的安装步骤、环境变量配置，并提供了Node.js、Python和Docker等主流技术栈的实战示例，适用于新项目启动和团队入职。
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环境变量处理器

environment-variables-handler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
503
在基础 DevOps 场景中提供环境变量管理的指导，包括最佳实践、配置生成与输出验证，覆盖版本控制、容器化、CI/CD 与基础设施等核心知识。
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Envoy 代理配置助手

envoy-proxy-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
在高级 DevOps 场景中自动化处理 Envoy 代理配置，涵盖 kubernetes、terraform、helm、监控和基础设施即代码的最佳实践，输出经过验证的可投入生产的方案。
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多智能体代码审查编排工具

error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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错误日志分析与根源定位

error-detective
sickn33/antigravity-awesome-skills
276
本技能提供专业的错误日志分析能力，用于处理复杂的日志流和代码库。它能关联跨分布式系统的错误堆栈，识别异常模式，通过关联错误和系统变更，帮助定位根本原因，并提供即时修复和长期预防的行动方案。
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错误追踪与可观测性专家

error-diagnostics-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
本技能是全面的错误监控和可观测性专家，指导用户搭建和优化生产环境的错误追踪系统。它涵盖了配置实时告警、实现结构化日志、错误分组、故障诊断和自动恢复策略，旨在显著提升系统的稳定性和问题解决效率。
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智能故障诊断与根因分析

error-diagnostics-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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