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深度多源研究综合报告
go-in-depth
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度,并行搜索信息,并通过对抗性验证机制(3票制)对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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进化AI策略表面进行优化
harness-evolve
ruvnet/ruflo
412
本技能用于运行自动化进化流程,系统性地优化AI代理框架(Harness)的七个核心策略表面(如规划器、上下文构建器、评审器等)。通过变异这些策略并进行沙箱评分,可以识别出关键的性能提升点,从而在无需重新训练基础模型的情况下,实现高效的配置调优和性能基线确立。
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GEPA基因组审计与检查工具
harness-gepa
ruvnet/ruflo
159
该工具用于深入审计和检查GEPA(基因演化提示适配)基因组,通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构,渲染出完整的系统提示词,或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。
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运行GEPA学习周期优化提示词策略
harness-learn
ruvnet/ruflo
440
该工具运行GEPA学习周期,能够自动化地根据评分任务语料库优化和进化策略提示词(policy prompt)。它解决了手动迭代提示词的局限性,通过测量性能提升来确定最佳的“模型基因组”。支持免费的干运行模式,可预估成本,确保在投入实际资源前评估效果。
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编排自定义AI智能体框架
harness-mint
ruvnet/ruflo
185
该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架,支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制,默认处于模拟运行(Dry-run)模式,不会修改调用仓库根目录,确保了开发流程的确定性和可控性。
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AI安全检测基准测试
harness-security-bench
ruvnet/ruflo
468
用于运行先进的AI安全检测基准测试(ADR-155)。它在受控的真值语料库上,系统地评估AI安全检测能力,提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比,为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。
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智能任务路由与模型选择
intelligence-route
ruvnet/ruflo
326
该系统通过学习模式和三级路由模型,为任务推荐最佳的执行智能体和模型等级(Haiku, Sonnet, Opus)。它能够输出详细的路由推理依据,确保决策过程可追溯。用户应在开始任何复杂的任务前使用,用数据驱动的决策取代手动选择,并通过记录任务结果来持续优化路由器的准确性。
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跨项目智能模式迁移
intelligence-transfer
ruvnet/ruflo
198
本技能通过IPFS实现跨项目的智能模式共享。它允许将一个项目学到的知识模式发布出去,并让其他项目或机器获取和应用这些模式。这解决了知识仅限于项目本地的问题,确保了知识的积累和跨项目复用。
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伊托数据图谱研究代理设计
ito-data-atlas-agent
affaan-m/ECC
139
该技能用于设计伊托数据图谱代理的架构,专注于复杂的量化研究流程。它帮助进行市场发现、构建候选预测市场篮子、草拟参数修改,并将结果交由人工审核。本技能仅用于工作流和架构规划,不执行任何实时交易指令。
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本地LLM推理与微调配置
llm-config
ruvnet/ruflo
200
用于配置本地大型语言模型(LLM)的推理环境。它支持核心模型配置,并通过MicroLoRA进行任务特定的精调,同时利用SONA技术实现实时、持续的微小参数调整,适用于构建高度专业化和自适应的AI系统。
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LLM交易代理安全监控
llm-trading-agent-security
affaan-m/ECC
217
本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策,确保其符合预设的风险参数,并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。
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智能体云环境管理与编排
managed-agent
ruvnet/ruflo
315
该技能用于调用Anthropic Claude的托管智能体服务,提供了一个强大的云端运行环境。它支持复杂的、长周期的AI工作流,包括创建环境、接收多轮提示、检查运行状态和资源清理。适用于需要持久状态和高级工具的异步任务。
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