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电报迷你应用架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills

为 Telegram 平台打造 Mini App，遵循 Web App UX、支持 TON 联动钱包与付款、融合订阅、广告、分享等营收方式，优先移动端体验并防止卡顿与加载问题。

Rube MCP Telnyx 自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 桥接自动化 Telnyx 工作流，强调先搜索工具、校验连接及遵循 schema，再执行多工具命令，适用于频繁管理 Telnyx 操作的场景。

Teltel 自动化任务流程

teltel-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Teltel 工具包借助 Rube MCP 自动化 Teltel 任务，强调先搜索工具、确认连接、遵循架构并按步骤执行多工具操作的流程。

技能模板指南

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技能模板占位符，用于展示在哪里填写描述和使用说明，帮助 Claude 在合适场景调用该模板技能。

模板自动化编排

templated-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

指导通过 Composio 的 Rube MCP 连接模板工具包，先检索最新工具模式，再管理连接并通过多步 MCP 调用执行任务，确保会话、内存与分页处理正确。

项目模板选择器

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根据用户的应用类型定位对应项目模板，只读取匹配的 TEMPLATE.md，确保按特定技术栈快速搭建新项目。

Temporal Python 工作流专家

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提供 Temporal Python SDK 工作流编排指导，涵盖持久化流程、Saga 与分布式事务、异步/同步活动模型、重试与超时策略、信号与查询、类型安全接口，以及测试与生产部署要点。

Temporal Python 测试策略

temporal-python-testing

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指导如何用 pytest 和时间跳跃在 Temporal Python 工作流中编写单元、集成、回放及本地/CI 测试，关注高覆盖率与确定性验证。

TensorBoard 可视化工具集

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 是谷歌的 ML 可视化工具，可查看训练损失/准确度曲线、对比实验、调试模型、展示图结构、低维空间投影与性能剖析，适配 PyTorch 与 TensorFlow。

Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。

Tensorflow 模型训练助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。

Tensorflow 存储模型创建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。

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