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Git 工作流程管理
git-workflow-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
74
自动激活的 DevOps 助手在提到 Git 工作流程管理时提供最佳实践指导,涵盖版本控制、容器化、CI/CD 和基础设施基础能力,并生成代码与配置、校验结果。
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GitLab CI/CD 持续集成流程设计
gitlab-ci-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
本技能提供了一套全面的GitLab CI/CD流程设计指南,涵盖了最佳实践模式。内容包括多阶段部署、Docker容器化、Terraform基础设施管理、安全漏洞扫描和GitOps工作流,用于实现自动化测试和部署到Kubernetes环境。
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谷歌管理自动化
google-admin-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
450
通过 Rube MCP(Composio)工具集自动化 Google Workspace 管理:按步骤检查工具、建立连接后即可批量查询、创建用户、管理群组与成员、暂停/恢复账户、添加别名等常见工作流,适用于日常运维与入离职流程。
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谷歌表格自动化
google-sheets-automation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
433
引导业务团队完成谷歌表格自动化,提供模式讲解、生产代码和流程校验,涵盖邮件处理、表格操作与流程优化。
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GPTQ LLM 量化指南
gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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GPTQ 提供后训练 4 位量化,可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理,同时维持低于 2% 的困惑度损失,适合部署和 QLoRA 微调。
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GPU资源优化器
gpu-resource-optimizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
为机器学习部署提供 GPU 资源优化指导,生成可生产化配置并校验模型服务、运维流水线与监控场景的应用实践。
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会议纪要与结构化工作流
granola-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
该工作流通过预设模板、自定义配方(recipes)和预会上下文,帮助用户结构化和标准化会议记录。非常适用于销售通话、站会、一对一回顾和项目规划等多种场景,确保会议纪要的完整性、一致性和专业性。
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Granola工作流自动化集成
granola-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Granola与主流SaaS平台(如Slack、Notion、HubSpot等)的全面集成和自动化设置。它能自动同步会议纪要、提取待办事项,并在多个业务工具间建立无缝工作流,极大地提升了跨平台协作和工作效率。
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Granola事件应急处理手册
granola-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册提供了Granola服务故障和突发事件的标准操作流程。它涵盖了记录功能故障、转录中断、集成同步失败以及服务完全宕机等多种场景的分类、故障排除和应急处理步骤,指导IT管理员和用户快速恢复正常业务流程。
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Granola生产环境部署清单
granola-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一个全面的生产部署流程指南,用于将Granola推广到团队或企业环境。它涵盖了从规划、安全设置(SSO、数据保留)到集成、试点测试、正式上线和后续维护的所有关键步骤,确保企业级部署流程顺畅且无遗漏。
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企业会议智能参考架构
granola-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份用于在企业级层面部署会议智能平台的综合参考架构。它详细规划了从会议数据捕获、通过中间件(如Zapier)进行路由和处理,到跨部门(销售、工程、人力资源)建立多工作区结构和高级安全控制(如SSO、数据加密)的全流程自动化工作流蓝图。
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Groq成本优化与管理
groq-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套全面的Groq API成本优化指南。内容涵盖了智能模型路由(为简单任务选择更小的模型)、最小化Token使用、批量处理请求以减少系统开销,以及实现缓存机制以提高效率。旨在帮助开发者在处理大流量AI工作负载时,实现显著的成本节约和系统性能提升。
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