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AI 技能AI 插件人工智能工作流自动化【免费下载链接】awesome-claude-skillsA curated list of awesome Claude Skills, resources, and tools for customizing Claude AI workflows项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-claude-skills点击查看免费下载导读本文基于 awesome-claude-skills 仓库中的 new_relic-automation Skill完整讲解如何通过 Composio 提供的 New Relic Toolkit经由 Rube MCP 接入让 Claude 自主完成 APM 监控、告警管理、仪表盘操作、NRQL 查询与基础设施监控等任务。读完本文你将掌握从连接 Rube MCP、建立 New Relic 授权到工具发现、单步执行、多步骤编排与批量并行执行的一整套可复用的 Agent 自动化方案。一、Skill 定位Claude Skills 与 Rube MCP 的关系在动手配置之前先厘清这个 Skill 在技术栈中的位置。根据仓库 README.md 对 Claude Skills 的说明Skills 是一类可复用的指令包每个 Skill 由带 YAML frontmattername、description的SKILL.md与 Markdown 指令组成它定义的是“做什么、按什么顺序做、带什么护栏”的工作流而 MCP 定义的是 Agent 如何连接到外部系统认证、传输、工具发现Tools 则是 Agent 实际调用的具体函数。三者共同运转MCP 负责访问、Tools 负责动作、Skills 负责行为。new_relic-automation正是这一分层思想的直接体现它的 frontmatter 声明了requires: mcp: [rube]即依赖名为rube的 MCP 服务器正文则给出了一套完整的 New Relic 操作工作流。这个 Skill 与仓库composio-skills/目录下其他数十个 Skill如 composio-automation遵循同一套“搜索工具 → 检查连接 → 执行工具 → 处理分页与错误”的模式是这套模式在可观测性领域的具体化。二、前置条件开始前的三要素在使用该 Skill 前需要确认以下三个前提原文档明确列出Rube MCP 已连接客户端环境中必须存在RUBE_SEARCH_TOOLS工具这是整个 Skill 工作的入口。New Relic 连接已激活通过RUBE_MANAGE_CONNECTIONS以 toolkitnew_relic建立的活动连接连接状态必须为 ACTIVE。始终先调用RUBE_SEARCH_TOOLSNew Relic 的工具 schema 与可用操作可能随版本变化任何工作流开始前都要先获取最新 schema。其中“先搜索、后执行”是仓库中所有 Composio Skill 的共同铁律参见 composio-automation 的 Known Pitfalls 一节因为工具 slug 和参数 schema 是动态的硬编码会导致调用失败。三、Setup三步建立 Rube MCP 与 New Relic 连接3.1 接入 Rube MCP 服务器Rube MCP 的接入方式非常轻量在客户端配置中将https://rube.app/mcp添加为 MCP 服务器即可。原文档特别强调无需任何 API Key只要添加该端点就能工作。这一步完成后客户端即获得以RUBE_前缀命名的系列工具。3.2 建立 New Relic 授权连接接入 MCP 后按以下步骤完成 New Relic 连接确认RUBE_SEARCH_TOOLS能够正常响应验证 Rube MCP 可用调用RUBE_MANAGE_CONNECTIONS指定 toolkit 为new_relic若返回的连接状态不是 ACTIVE则按返回的认证链接完成 OAuth 授权设置在运行任何工作流前再次确认连接状态显示为 ACTIVE。需要说明的是New Relic 的认证基于 OAuth TokenToken 过期后必须通过RUBE_MANAGE_CONNECTIONS重新认证这一点在下文的错误处理与已知陷阱中会反复强调。四、Tool Discovery每次执行前的必经步骤原文档强调“Always discover available tools before executing workflows”在执行工作流前始终发现可用工具并给出了标准的搜索调用格式RUBE_SEARCH_TOOLS: queries[{use_case: APM, alerts, dashboards, NRQL queries, and infrastructure monitoring, known_fields: }]这个调用的返回值包括四类关键信息可用 New Relic 工具的 slug 列表推荐的执行计划步骤已知的陷阱与边界情况pitfalls and edge cases每个工具的输入 schemainput schema。从仓库同系列 Skill 的实现看如 composio-automation 中的RUBE_SEARCH_TOOLS调用还支持session: {generate_id: true}参数搜索调用可以携带会话上下文新工作流用generate_id: true生成新会话已有工作流则复用session.id。use_case 描述得越具体返回的工具越贴合任务。五、Core Workflows从单步执行到多步骤编排5.1 发现可用的 New Relic 工具以“列出全部 New Relic 工具与能力”为用例发起搜索RUBE_SEARCH_TOOLS: queries: - use_case: list all available New Relic tools and capabilities执行前需要认真审阅返回的工具清单、各自的 description 与输入 schema确认哪些工具真正适用于当前任务。5.2 执行 New Relic 操作工具发现完成后通过RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL执行具体操作标准调用结构如下RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL: tools: - tool_slug: discovered_tool_slug arguments: {schema-compliant arguments} memory: {} sync_response_to_workbench: false其中各字段含义字段说明tools[].tool_slug必须来自RUBE_SEARCH_TOOLS的发现结果禁止硬编码tools[].arguments必须严格符合返回的 input schema字段名与类型完全一致memory跨步骤传递的数据容器即使为空也要保留该字段并传{}仓库中 composio-automation Skill 同样强调这一点sync_response_to_workbench是否将响应同步到远端工作台常规单步执行设为false即可5.3 多步骤工作流编排对于涉及多次 New Relic 操作的复杂流程原文档给出了四步编排法用RUBE_SEARCH_TOOLS按特定 use case 搜索所有相关工具先执行前置步骤典型如“先 fetch 再 update”先取回资源再修改通过工具响应在步骤间传递数据即利用memory或响应字段衔接上下游对批量操作或大数据处理改用RUBE_REMOTE_WORKBENCH。这种“先读后写、数据接力、远端执行”的编排模式与 composio-automation 中“Step 1 发现工具 → Step 2 检查连接 → Step 3 执行工具”的流程一致可以看作仓库对 Composio 系列 Skill 的统一最佳实践。六、Common Patterns四类高频实操模式6.1 Search Before Action先查后建在创建任何资源之前先搜索是否已存在同名或同类资源避免产生重复数据。例如创建告警策略前先查询现有策略列表。6.2 Pagination分页遍历许多列表类操作支持分页。处理要点检查响应中的next_cursor或page_token持续翻页直到取尽全部数据。这一步在批量导出监控指标、遍历告警列表时尤其重要仓库中多个 Composio Skill 均提示“Check responses for pagination tokens and continue fetching until complete”。6.3 Error Handling错误处理执行每个工具后先检查响应中是否携带错误再决定下一步工具调用失败时先核实 New Relic 连接是否仍为 ACTIVE若因 OAuth Token 过期导致失败通过RUBE_MANAGE_CONNECTIONS重新认证后再继续。6.4 Batch Operations批量并行对批量操作原文档给出的方案是使用RUBE_REMOTE_WORKBENCH在远端环境中以循环方式调用run_composio_tool()并用ThreadPoolExecutor实现并行执行。这样可以把大量独立的 New Relic 操作如批量更新多个仪表盘、批量查询多组 NRQL分发到线程池并发运行显著缩短总体耗时。七、Known Pitfalls五个必须规避的坑原文档用加粗标题列出了五条高频踩坑点全部保留如下Always search tools first工具 schema 与可用操作可能随时变化。未经RUBE_SEARCH_TOOLS发现确认绝不硬编码工具 slug。Check connection status执行任何工具前确保 New Relic 连接为 ACTIVE过期的 OAuth Token 必须重新认证。Respect rate limits收到限流错误时降低请求频率并实现退避backoff策略。Validate schemas始终传入严格符合 schema 的参数当返回的是schemaRef而非input_schema时用RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS加载完整输入 schema。结合仓库同系列 Skill 还可补充两点RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL调用必须始终携带memory参数即使为空{}工作流内复用同一 session id新工作流再生成新会话。八、Quick Reference速查表原文档的速查表完整引用如下可作为日常操作对照OperationApproachFind toolsRUBE_SEARCH_TOOLSwith New Relic-specific use caseConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONSwith toolkitnew_relicExecuteRUBE_MULTI_EXECUTE_TOOLwith discovered tool slugsBulk opsRUBE_REMOTE_WORKBENCHwithrun_composio_tool()Full schemaRUBE_GET_TOOL_SCHEMASfor tools withschemaRef九、Skill 的仓库上下文与使用方式本 Skill 属于仓库 README.md 中 “App Automation via Composio” 类别下的预构建工作流 Skill 之一该类 Skill 的共同特征是每份文档都包含工具调用序列、参数指引、已知陷阱与速查表并且全部使用从 Composio API 实际发现discovered的工具 slug 编写而非凭空假设。如果你想在 Claude 客户端中实际启用该 Skill将new_relic-automation目录内含SKILL.md放置到 Skills 目录Claude Code 中为~/.config/claude-code/skills/启动后 Claude 会在任务相关时自动加载该 Skill 并按本文所述流程操作 New Relic。Skill 采用渐进式加载会话开始时仅加载 frontmatter 中的 name 与 description约 100 tokens完整指令正文通常低于 5000 tokens在判定任务相关时才加载因此多 Skill 并存不会明显膨胀上下文窗口。需要进一步验证连接与执行模式时可对照仓库中结构高度同源的 composio-automation 查看相同的三步骤流程以及 template-skill 了解标准SKILL.md骨架格式。总结通过本文你已经掌握了在 awesome-claude-skills 项目中利用new_relic-automationSkill 驱动 Rube MCP 自动化 New Relic 的完整链路以https://rube.app/mcp接入 MCP 端点无需 API Key经RUBE_MANAGE_CONNECTIONS完成new_relictoolkit 的 OAuth 授权并确认 ACTIVE随后严格遵循“先RUBE_SEARCH_TOOLS发现、再RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL执行”的规范在需要批量并行时切换到RUBE_REMOTE_WORKBENCHrun_composio_tool()ThreadPoolExecutor。同时牢记 schema 校验、连接状态检查、限流退避、分页遍历与 memory 参数这五类硬性要求即可让 Claude 安全、稳定地承担 APM、告警、仪表盘、NRQL 查询与基础设施监控的日常运维工作。赞分享AI 技能AI 插件人工智能工作流自动化【免费下载链接】awesome-claude-skillsA curated list of awesome Claude Skills, resources, and tools for customizing Claude AI workflows项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-claude-skills点击查看免费下载相关推荐使用 Rube MCP 自动化 InterzoidComposio Toolkit 驱动的 Claude Skill 实战指南使用 Rube MCP 自动化 InterzoidComposio Toolkit 驱动的 Claude Skill 实战指南 导读 本文以仓库内 compAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化Humanitix 自动化实战基于 awesome-claude-skills 与 Rube MCP 的 Claude Skill 使用指南Humanitix 自动化实战基于 awesome claude skills 与 Rube MCP 的 Claude Skill 使用指南 本文聚焦 aweAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化用 Claude Skill 一键自动化 IP2WHOIS 查询基于 Rube MCP 与 Composio 的完整实战指南用 Claude Skill 一键自动化 IP2WHOIS 查询基于 Rube MCP 与 Composio 的完整实战指南 IP2WHOIS 查询域名/IAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 使用 Rube MCP 自动化 New Relic：APM、告警、仪表盘与 NRQL 查询的 Claude Skill 实战指南
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use_case: list all available New Relic tools and capabilities执行前需要认真审阅返回的工具清单、各自的 description 与输入 schema确认哪些工具真正适用于当前任务。5.2 执行 New Relic 操作工具发现完成后通过RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL执行具体操作标准调用结构如下RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL: tools: - tool_slug: discovered_tool_slug arguments: {schema-compliant arguments} memory: {} sync_response_to_workbench: false其中各字段含义字段说明tools[].tool_slug必须来自RUBE_SEARCH_TOOLS的发现结果禁止硬编码tools[].arguments必须严格符合返回的 input schema字段名与类型完全一致memory跨步骤传递的数据容器即使为空也要保留该字段并传{}仓库中 composio-automation Skill 同样强调这一点sync_response_to_workbench是否将响应同步到远端工作台常规单步执行设为false即可5.3 多步骤工作流编排对于涉及多次 New Relic 操作的复杂流程原文档给出了四步编排法用RUBE_SEARCH_TOOLS按特定 use case 搜索所有相关工具先执行前置步骤典型如“先 fetch 再 update”先取回资源再修改通过工具响应在步骤间传递数据即利用memory或响应字段衔接上下游对批量操作或大数据处理改用RUBE_REMOTE_WORKBENCH。这种“先读后写、数据接力、远端执行”的编排模式与 composio-automation 中“Step 1 发现工具 → Step 2 检查连接 → Step 3 执行工具”的流程一致可以看作仓库对 Composio 系列 Skill 的统一最佳实践。六、Common Patterns四类高频实操模式6.1 Search Before Action先查后建在创建任何资源之前先搜索是否已存在同名或同类资源避免产生重复数据。例如创建告警策略前先查询现有策略列表。6.2 Pagination分页遍历许多列表类操作支持分页。处理要点检查响应中的next_cursor或page_token持续翻页直到取尽全部数据。这一步在批量导出监控指标、遍历告警列表时尤其重要仓库中多个 Composio Skill 均提示“Check responses for pagination tokens and continue fetching until complete”。6.3 Error Handling错误处理执行每个工具后先检查响应中是否携带错误再决定下一步工具调用失败时先核实 New Relic 连接是否仍为 ACTIVE若因 OAuth Token 过期导致失败通过RUBE_MANAGE_CONNECTIONS重新认证后再继续。6.4 Batch Operations批量并行对批量操作原文档给出的方案是使用RUBE_REMOTE_WORKBENCH在远端环境中以循环方式调用run_composio_tool()并用ThreadPoolExecutor实现并行执行。这样可以把大量独立的 New Relic 操作如批量更新多个仪表盘、批量查询多组 NRQL分发到线程池并发运行显著缩短总体耗时。七、Known Pitfalls五个必须规避的坑原文档用加粗标题列出了五条高频踩坑点全部保留如下Always search tools first工具 schema 与可用操作可能随时变化。未经RUBE_SEARCH_TOOLS发现确认绝不硬编码工具 slug。Check connection status执行任何工具前确保 New Relic 连接为 ACTIVE过期的 OAuth Token 必须重新认证。Respect rate limits收到限流错误时降低请求频率并实现退避backoff策略。Validate schemas始终传入严格符合 schema 的参数当返回的是schemaRef而非input_schema时用RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS加载完整输入 schema。结合仓库同系列 Skill 还可补充两点RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL调用必须始终携带memory参数即使为空{}工作流内复用同一 session id新工作流再生成新会话。八、Quick Reference速查表原文档的速查表完整引用如下可作为日常操作对照OperationApproachFind toolsRUBE_SEARCH_TOOLSwith New Relic-specific use caseConnectRUBE_MANAGE_CONNECTIONSwith toolkitnew_relicExecuteRUBE_MULTI_EXECUTE_TOOLwith discovered tool slugsBulk opsRUBE_REMOTE_WORKBENCHwithrun_composio_tool()Full schemaRUBE_GET_TOOL_SCHEMASfor tools withschemaRef九、Skill 的仓库上下文与使用方式本 Skill 属于仓库 README.md 中 “App Automation via Composio” 类别下的预构建工作流 Skill 之一该类 Skill 的共同特征是每份文档都包含工具调用序列、参数指引、已知陷阱与速查表并且全部使用从 Composio API 实际发现discovered的工具 slug 编写而非凭空假设。如果你想在 Claude 客户端中实际启用该 Skill将new_relic-automation目录内含SKILL.md放置到 Skills 目录Claude Code 中为~/.config/claude-code/skills/启动后 Claude 会在任务相关时自动加载该 Skill 并按本文所述流程操作 New Relic。Skill 采用渐进式加载会话开始时仅加载 frontmatter 中的 name 与 description约 100 tokens完整指令正文通常低于 5000 tokens在判定任务相关时才加载因此多 Skill 并存不会明显膨胀上下文窗口。需要进一步验证连接与执行模式时可对照仓库中结构高度同源的 composio-automation 查看相同的三步骤流程以及 template-skill 了解标准SKILL.md骨架格式。总结通过本文你已经掌握了在 awesome-claude-skills 项目中利用new_relic-automationSkill 驱动 Rube MCP 自动化 New Relic 的完整链路以https://rube.app/mcp接入 MCP 端点无需 API Key经RUBE_MANAGE_CONNECTIONS完成new_relictoolkit 的 OAuth 授权并确认 ACTIVE随后严格遵循“先RUBE_SEARCH_TOOLS发现、再RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL执行”的规范在需要批量并行时切换到RUBE_REMOTE_WORKBENCHrun_composio_tool()ThreadPoolExecutor。同时牢记 schema 校验、连接状态检查、限流退避、分页遍历与 memory 参数这五类硬性要求即可让 Claude 安全、稳定地承担 APM、告警、仪表盘、NRQL 查询与基础设施监控的日常运维工作。赞分享AI 技能AI 插件人工智能工作流自动化【免费下载链接】awesome-claude-skillsA curated list of awesome Claude Skills, resources, and tools for customizing Claude AI workflows项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-claude-skills点击查看免费下载相关推荐使用 Rube MCP 自动化 InterzoidComposio Toolkit 驱动的 Claude Skill 实战指南使用 Rube MCP 自动化 InterzoidComposio Toolkit 驱动的 Claude Skill 实战指南 导读 本文以仓库内 compAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化Humanitix 自动化实战基于 awesome-claude-skills 与 Rube MCP 的 Claude Skill 使用指南Humanitix 自动化实战基于 awesome claude skills 与 Rube MCP 的 Claude Skill 使用指南 本文聚焦 aweAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化用 Claude Skill 一键自动化 IP2WHOIS 查询基于 Rube MCP 与 Composio 的完整实战指南用 Claude Skill 一键自动化 IP2WHOIS 查询基于 Rube MCP 与 Composio 的完整实战指南 IP2WHOIS 查询域名/IAI 技能AI 插件人工智能工作流自动化创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考