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动态多智能体工作流引擎

open-dynamic-workflows
sickn33/agentic-awesome-skills
318
Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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OpenViking 技能管理

openviking-skills
volcengine/OpenViking
285
在 OpenViking 中查找、使用、创建、安装、分享、更新和迁移 agent 技能，支持从 Git 仓库或本地文件夹安装，使技能跨运行环境和机器可用。
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多智能体任务编排

orchestrate
sickn33/agentic-awesome-skills
265
协调专注于实质性工作的子代理，保持所有权不重叠并整合验证结果。适用于大型范围任务，通过并行工作减少时间。将任务分解为独立分配，并行运行侦察，分配独立所有权，并综合输出。琐碎任务由协调者处理，避免开销。
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AI 代理点对点网络协议

pilot-protocol
sickn33/agentic-awesome-skills
399
Pilot 协议为 AI 代理提供永久网络地址、加密点对点消息传输及 NAT 穿透功能。它包含可安装的代理原生应用商店。适用于代理间直接通信、跨云稳定寻址以及无需 REST 管道安装本地能力。
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多智能体自治协议

polis-protocol-a-self-optimizing-city-of-agents
sickn33/agentic-awesome-skills
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一种让不同供应商的AI智能体协作的协议，支持长期项目、智能路由和持续优化。使用Markdown文件，无需中央服务器，包含能力卡、合同、编年史和自修改机制，实现跨供应商优化和协议进化。
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大模型项目开发方法论

project-development
sickn33/agentic-awesome-skills
250
本技能涵盖识别适合 LLM 处理的任务原则、设计有效项目架构以及利用代理辅助开发快速迭代的方法。适用于批处理管道、多代理系统和交互式应用。核心概念包括任务模型匹配识别、手动原型验证、管道架构、文件系统状态管理和结构化输出设计，以确保解析可靠性。
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大模型提示缓存策略

prompt-caching
sickn33/agentic-awesome-skills
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面向大语言模型的提示缓存策略，涵盖 Anthropic 提示缓存、响应缓存、缓存失效与缓存增强生成（CAG），用于降低延迟和成本。
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高级提示工程模式

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sickn33/agentic-awesome-skills
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掌握高级提示工程技术，最大化 LLM 的性能、可靠性和可控性。涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统及系统提示设计。适用于设计生产级 LLM 应用复杂提示、优化一致性、调试不一致输出。适合构建 AI 助手和开发生产级大模型应用。
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AI 提示注入防御

prompt-injection-defense
sickn33/agentic-awesome-skills
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通过输入清洗、工具权限控制和输出验证，保护 AI 系统免受提示注入攻击。适用于保护 LLM 应用、RAG 管道和代理工作流，防御直接和间接攻击，确保系统安全。
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智能体工具调用治理与控制

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sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/agentic-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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Qoder 委派编程协作

qoder-delegate
sickn33/agentic-awesome-skills
154
将边界明确的编码任务委派给 Qoder CLI 执行者，随后自行审查其代码差异、重跑项目门禁，并以编排者身份提交已验证的成果。
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