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OneSignal 自动化工具

onesignal-rest-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
457
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 OneSignal 任务，先用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取实时工具模型，再确认 onesignal_rest_api 连接已激活，最后按 schema 调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行操作。
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Onesignal 用户授权自动化

onesignal-user-auth-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
208
通过 Rube MCP 指导 Composio 的 Onesignal 用户授权工具集，自动发现最新 schema、管理连接并执行授权工作流，适合重复的用户认证任务。
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Onnx转换部署指南

onnx-converter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在 ML 部署场景下自动提供 onnx 转换器的服务指导，涵盖推理、管道、监控与优化，并产出可投入生产的代码与配置。
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开放图谱创建器

open-graph-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
为前端工作流提供开放图谱元数据指导，涵盖最佳实践、React/Vue/CSS 建议以及可直接使用的代码。
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Open Sea 自动化流程

open-sea-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
344
通过 Composio 的 Open Sea 工具包和 Rube MCP，自动化执行 Open Sea 操作，先搜索工具、确认连接并严格遵循 schema 再执行任务。
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开源项目维护主管

open-source-maintainer
numman-ali/n-skills
329
作为开源仓库的维护主管，负责分类问题、审查 PR、分析贡献者、产出维护报告，并提供可执行建议，帮助团队保持文档与体验清晰、降低支持成本、提升信任与采纳。
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OpenAI 自动化工具

openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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OpenAPI规范生成与管理

openapi-spec-generation
sickn33/antigravity-awesome-skills
224
本技能提供全面的模式，用于创建、维护和验证RESTful API的OpenAPI 3.1规范。它可以用于设计优先的API契约定义、从代码生成规范、创建详细的API文档、验证实现是否符合规范，以及生成客户端SDK，确保整个API生命周期的一致性。
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OpenAPI 规范生成器

openapi-spec-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
421
自动化OpenAPI规范编写，指导REST、GraphQL、认证等场景下的API开发流程，输出生产就绪配置并进行标准校验。
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Opencage 自动化指南

opencage-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
406
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Opencage 任务，指导连接管理、工具发现与执行流程，主动适配工具 schema。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试

openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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OpenEvidence API错误诊断与修复

openevidence-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本指南提供OpenEvidence API的全面错误处理与调试指南。内容涵盖了认证失败（401, 403）、查询格式错误（422）、速率限制（429）和服务超时等常见故障点。用户可以学习诊断连接失败的根本原因，并优化临床查询，确保从OpenEvidence平台获取数据的准确性和可靠性。
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