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共 728 个技能
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A/B测试配置生成器

a-b-test-config-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
96
此技能自动生成用于机器学习部署的A/B测试配置，提供规范流程、代码示例和校验建议，帮助模型上线后具备完整的监控与灰度能力。
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ADK智能体构建器

adk-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
通过 Google ADK 与 Claude 组合，快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。
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Vertex AI ADK 部署专家

adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
454
通过 A2A 协议管理 Vertex AI ADK 代理的发现、任务提交、沙箱执行与记忆库，支持顺序/并行/循环编排并部署到 Agent Engine，满足需要可观测 CI/CD 样式部署的团队。
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
82
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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大语言模型智能体评估

agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
361
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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Azure 代理框架

agent-framework-azure-ai-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
150
借助Microsoft Agent Framework Python SDK，在Azure AI Foundry上构建持久化代理，涵盖工具、托管服务、流式响应和会话线程。
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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
500
本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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智能体工具构建指南

agent-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
涵盖从 JSON Schema 设计到验证与错误处理的智能体工具构建，强调高质量描述和 MCP 标准以保障 LLM 准确率。
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Agentql 自动化指南

agentql-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
125
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Agentql 操作的指南，包含环境准备、连接设置、工具发现、执行流程以及常见问题，确保在更新的模式下安全运行工作流。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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企业级大模型工程

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
207
交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。
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