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运行DeepSWE编程代理基准测试

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。

智能体框架构建指南

agent-harness-construction

本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。

结构化AI智能体内省调试

agent-introspection-debugging

该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。

智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation

本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。

智能体知识库查询与管理

这是一个用于跨多个智能体会话进行查询、存储和管理复杂知识的工具。AgentDB集成了语义路由、分层召回、因果图构建和上下文合成等高级功能。适用于需要基于结构化和非结构化数据进行强大知识检索和推理的场景，帮助构建复杂的知识管理系统。

永续自主智能体框架

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本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。

自动预测最佳下一步行动

autopilot-predict

该功能利用学习到的模式和当前操作状态，智能预测最合适的下一步执行任务。它能自动引导工作流，高置信度预测会直接执行，低置信度则会根据任务优先级回退。每次任务完成后，系统会记录并更新成功模式，实现流程的持续优化和跨会话的记忆调用。

LLM提示词格式化与上下文检索

本工具用于为不同的大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）格式化聊天提示词。它支持构建强大的检索增强生成（RAG）流程，通过HNSW技术进行高效的上下文检索。用户可完成提示词格式化、文档索引、上下文路由和状态检查等全链路操作。

定义认知模式与智能体决策

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用于定义和管理智能体（Agent）的认知模式。它可以将复杂的推理策略，如决策树、思维链（CoT）等，结构化地固化为系统流程。这有助于构建能够逐步分解问题、持续学习和优化决策的智能系统。

持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop

这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。

成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline

在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。

动态智能体架构代理

用于创建和管理动态智能体架构（DAA）代理。这类代理超越了固定配置的局限性，具备从交互中持续学习、根据性能指标自我调整行为和进化能力。它支持知识在多个智能体之间共享，适用于需要系统级持续优化和高适应性的复杂AI应用场景。

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