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ManyChat 自动化工作流

many-chat-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
231
通过 Composio 的 Rube MCP 套件自动化 ManyChat 操作，先完成工具发现和连接确认，然后按模式执行任务，适合需要可靠集成的工作流。
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营销需求和获客全周期策略

marketing-demand-acquisition
alirezarezvani/claude-skills
293
本指南为处于A轮及以上阶段的B2B SaaS公司提供国际化增长手册。涵盖从需求生成框架（TOFU/MOFU/BOFU）到多渠道获客的全流程。详细指导如何优化付费广告（Google, LinkedIn, Meta）、实施技术SEO、建立伙伴关系，并监控核心指标（CAC, MQL/SQL），确保高效的收入和销售线索增长。
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营销心理与思维模型

marketing-psychology
coreyhaines31/marketingskills
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帮助营销者将心理学与思维模型结合，洞察消费者购买动机，伦理影响行为，并制定更智慧的推广策略。
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产品市场营销与上市战略

marketing-strategy-pmm
alirezarezvani/claude-skills
314
本技能覆盖完整的产品营销全流程，指导用户完成理想客户画像（ICP）定义、品牌定位策略制定和市场进入规划（GTM）。内容涵盖产品定位声明、竞争情报分析、竞品战卡构建、产品发布计划和销售赋能材料，助力产品成功进入市场并提升市场占有率。
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微型SaaS产品启动指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南专为独立开发者和初创者设计，旨在指导用户快速构建和发布盈利的微型SaaS产品。内容涵盖了从想法验证（Idea Validation）、最小可行产品（MVP）搭建、定价策略，到最终的市场发布（Launch Playbook）的全流程实战知识，助你将创意迅速转化为可盈利的业务，而不是停留在设想阶段。
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.NET Azure认证事件扩展

microsoft-azure-webjobs-extensions-authentication-events-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本SDK是为.NET开发的Azure Functions扩展，用于处理Microsoft Entra ID的自定义认证事件。它允许开发者在认证流程的关键阶段（如令牌颁发、属性收集等）进行拦截和定制。核心功能包括增强用户令牌声明、从外部系统获取数据填充用户资料，以及定制用户注册界面和流程。
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Mistral AI 本地开发流程配置

mistral-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南用于为Mistral AI集成配置一套快速、可重复的本地开发工作流。它涵盖了项目骨架搭建、使用tsx实现热重载、通过Vitest进行单元测试（mocking）和执行实时API集成测试。适用于构建稳定、高效的AI应用开发环境。
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AI集成到Mistral迁移指南

mistral-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南为将现有AI集成系统从OpenAI或Anthropic等服务商迁移到Mistral AI提供了全流程蓝图。内容涵盖了AI触点的评估、详细的模型映射，并指导如何实现供应商无关的适配器模式（Adapter Pattern），最终通过功能开关进行安全、渐进的灰度发布部署。
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生产级机器学习管道与MLOps

ml-pipeline
Jeffallan/claude-skills
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掌握从数据摄取到模型部署的完整机器学习生命周期。该技能涵盖使用Kubeflow、Airflow等编排工具构建健壮的生产级MLOps管道。核心能力包括使用Feast实现特征存储、严格的数据验证、实验跟踪（如MLflow）、模型注册和自动化部署，确保模型训练流程的端到端自动化和可复现性。
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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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MLflow 生命周期管理平台

mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
126
MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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MLOps流程自动化与基础设施

mlops-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。
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