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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
sickn33/agentic-awesome-skills
226
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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模型上下文协议工具开发
mcp-tool-developer
sickn33/agentic-awesome-skills
91
该技能旨在构建完整的模型上下文协议(MCP)服务器和工具。它覆盖了从定义工具模式、资源到最终部署的整个开发生命周期。支持使用TypeScript和Python,帮助开发者将自定义功能和API封装成可靠的AI代理工具。
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微软 Teams 自动化
microsoft-teams-automation
sickn33/agentic-awesome-skills
462
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Microsoft Teams 工具包实现频道发言、聊天、会议日程、团队与频道管理以及消息搜索的自动化,所有流程都需先查询工具模式确保调用有效。
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Miro 自动化工具集
miro-automation
sickn33/agentic-awesome-skills
333
通过 Composio 的 Rube MCP 工具,自动化 Miro 白板的板块、内容、连接线和共享操作,并指引完成连接、模式查询、分页与项 ID 解析,保障稳定协作流程。
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模型注册表治理
model-registry-governance
sickn33/agentic-awesome-skills
272
为企业的AI部署建立模型注册表标准、治理控制、元数据模式、审批流程和生命周期策略。包含MLflow配置、必需元数据模式和注册脚本,实现可追溯性和策略驱动的推广。
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Monday工作流自动化
monday-automation
sickn33/agentic-awesome-skills
130
通过 Rube MCP 的 Monday 工具链自动化管理 Monday.com 的看板、任务、字段、分组与更新;先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema,再确保连接处于 ACTIVE,适合无代码工作流自动化。
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Monte Carlo 数据验证笔记本生成器
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/agentic-awesome-skills
235
为 dbt 变更生成 SQL 验证笔记本,支持 GitHub PR 和本地仓库。创建交互式笔记本用于数据库验证,兼容 Snowflake、BigQuery、Redshift 和 Athena 等数据仓库。支持从 dbt_project.yml 自动推断模式配置。
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MuAPI媒体生成
muapi-media
sickn33/agentic-awesome-skills
354
使用MuAPI的架构驱动异步API生成图像和视频。本技能涵盖模型发现、请求准备、安全提交及结果轮询,确保密钥安全并高效完成媒体生成任务。
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n8n 智能体代码工具
n8n-code-tool
sickn33/agentic-awesome-skills
235
本技能指导用户编写和调试用于 n8n 自定义代码工具的 JavaScript 或 Python 代码,该工具由 AI 智能体通过 LangChain 调用。涵盖输入模式、沙箱限制、返回格式及安全最佳实践。不同于普通代码节点,此工具需返回字符串并针对 AI 交互进行特定处理。
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Neon 数据库分支管理
neon-postgres-branches
sickn33/agentic-awesome-skills
106
创建和管理 Neon Postgres 分支用于测试和开发。支持包含真实数据的普通分支用于迁移测试,以及仅包含架构的分支用于敏感数据工作流。使用 Neon CLI 或 MCP 创建、验证和重置分支。适用于隔离测试环境和生产数据迁移测试。包含分支类型选择指南和工具认证说明。
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Notion 自动化指南
notion-automation
sickn33/agentic-awesome-skills
493
通过 Rube MCP 的 Composio Notion 工具包,分步指导连接、页面、数据库、块与评论自动化操作,强调先查 schema 再用工具。
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Obsidian 网页剪藏模板创建
obsidian-clipper-template-creator
sickn33/agentic-awesome-skills
386
该技能用于创建可导入的Obsidian Web Clipper JSON模板。它指导用户分析特定网站的页面结构(如DOM、Schema和CSS选择器),并将复杂网页元素映射为鲁棒的模板代码。适用于需要为特定内容类型(如文章、食谱)生成或优化剪藏模板的场景,确保输出的剪藏数据格式统一且专业。
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