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Capsule CRM Automation
通过Composio MCP集成，使用自然语言自动化Capsule CRM操作--管理联系人（各方）、运行结构化过滤查询、跟踪任务和项目、记录条目以及处理组织。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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ElevenLabs Automation
通过Composio MCP集成自动化ElevenLabs文本转语音工作流程——从文本生成语音、浏览和检查声音、检查订阅限制、列出模型、流式传输音频以及检索历史记录。
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Hunter Automation
通过Composio MCP集成，使用自然语言自动化Hunter.io电子邮件智能——搜索域名以查找电子邮件地址、找到特定联系人、验证电子邮件可送达性、管理潜在客户并监控账户使用情况。
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OpenAI Automation
自动化OpenAI API操作——通过Composio MCP集成生成具有多模态和结构化输出支持的响应，创建嵌入，生成图像以及列出模型。
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SurveyMonkey Automation
通过自然语言命令自动化SurveyMonkey的调查创建、响应收集、收集者管理和调查发现
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two-sigma-ml-at-scale
以Two Sigma的风格构建交易系统，这是一家在大规模应用机器学习方面处于领先地位的系统化投资管理公司。强调另类数据、分布式计算、特征工程以及严格的机器学习基础设施。适用于构建用于阿尔法研究、特征存储或大规模回测系统的机器学习流水线。
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automation-language-selection
根据任务特性选择Shell或Python来生成自动化代码。在需要自动化语言选择指导时使用。
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summarize-pdf-aloud
在您的计算机上查找PDF文档，提取并总结其内容，并使用文本转语音朗读摘要。当用户要求大声朗读PDF摘要、讲述文档摘要或口头总结PDF时，请使用此技能。自动搜索常见目录（桌面、下载、当前目录），并使用OCR/文本提取来处理PDF内容。
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Cloudinary Automation
通过自然语言命令自动化Cloudinary媒体管理，包括文件夹组织、上传预设、资源查找、转换和使用监控
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Eventbrite Automation
通过自然语言命令自动化Eventbrite活动管理、参与者跟踪、组织发现和类别浏览
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kontent-ai-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化Kontent AI任务。始终先搜索工具以获取当前架构。
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shotstack-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化Shotstack任务。始终先搜索工具以获取当前模式。
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Webex Automation
通过自然语言命令自动化Cisco Webex的消息、会议室、团队、webhooks和人员管理
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renaissance-statistical-arbitrage
以历史上最成功的量化对冲基金——文艺复兴科技公司的风格构建交易系统。强调统计套利、信号处理和严谨的科学方法论。在开发阿尔法研究、信号提取或系统化交易策略时使用。
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natural-writing
避免AI写作模式，生成更自然的文本
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talon
Talon 多模融合数据引擎使用指南。当用户需要使用 Talon 数据库进行开发时触发：包括 SQL 查询、KV 存储、向量搜索、时序数据、消息队列、全文检索、地理空间、图数据库、AI 引擎（Session/Context/Memory/RAG/Agent/Trace）。也适用于：选择 Talon 引擎模块、使用 Go/Python/Node.js/Java/.NET SDK、构建 RAG 管道、…
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Clockify Automation
通过自然语言命令在Clockify中自动化时间跟踪工作流程--创建和管理时间条目、工作区和用户。
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HeyGen Automation
通过Composio利用HeyGen的平台自动化AI视频生成、头像浏览、基于模板的视频创建和视频状态跟踪
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Mistral AI Automation
自动化Mistral AI操作——管理文件和库，上传文档进行微调、批量处理和OCR，跟踪微调任务，并通过Composio MCP集成构建RAG管道。
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similarweb_digitalrank_api-automation
通过Rube MCP（Composio）自动化SimilarWeb任务：网站流量、排名和数字市场情报。始终先搜索工具以获取当前模式。
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Zoho Books Automation
通过自然语言命令自动化Zoho Books的会计工作流程，包括发票创建、账单管理、联系人查找、付款跟踪和多组织支持
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agentic-image-loop
生成 -> 标注 -> 优化 -> 使用 generate_image + Visual Annotator (Live Canvas) 重复上述步骤。
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Multi-Agent Architect
设计和编排多代理系统。在构建需要专门化、并行处理或协作解决问题的复杂AI系统时使用。涵盖代理协调、通信模式和任务委派策略。
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"rag-construction"
构建用于建设知识库的RAG系统。创建可搜索的人工智能驱动的建筑文档系统
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