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搜索 AI ，共找到 10315 条记录
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AI智能循环设计与审计

loopy
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308
该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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数据事故根因分析

monte-carlo-analyze-root-cause
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。
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数据监控与AI智能体顾问

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sickn33/antigravity-awesome-skills
253
该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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数据管道性能故障诊断

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sickn33/antigravity-awesome-skills
138
本技能利用多平台观测数据，帮助诊断数据管道的性能瓶颈、运行缓慢的任务和高成本查询。它采用分层调查方法，从发现问题到确定影响的表，再到深入挖掘根本原因和趋势，找出导致性能下降的原因。
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蒙特卡洛数据质量修复

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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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具名专家对抗代码评审

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这是一种高级的、基于实证的对抗性代码评审工具。它不依赖于AI的通用假设，而是引用历史上著名工程师（如Torvalds, Jobs等）的真实、可引用的工程哲学。适用于架构设计、用户体验或高风险的Pull Request，确保代码通过专业、深度的审查。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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Neon函数：长连接无服务器后端

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Neon函数是部署在Neon数据库分支上的长连接、状态化无服务器HTTP处理器。它适用于超出传统无服务器限制的复杂后端工作负载，如实时WebSocket、SSE流式传输或复杂的AI代理。函数能够自动注入数据库连接，并保持内部状态，从而确保高性能和数据近度。
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Neon对象存储：实现分支数据同步

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Neon对象存储提供与Neon Postgres深度集成的S3兼容对象存储服务。其核心功能是实现分支意识的存储，确保文件（如图片、文档、用户上传）在开发、预览和生产等所有分支上与数据库内容保持完全同步。用户无需连接和管理第二个云存储服务，实现数据和文件的统一管理。
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Neon Postgres 分支管理与开发测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户如何为开发和测试工作流程选择和创建合适的Neon Postgres分支。根据需求，用户需决定是使用包含真实数据的“普通分支”，还是用于保护敏感数据的“Schema-Only分支”。内容涵盖了决策规则、工具选择（CLI/MCP）和分支创建及重置的详细步骤。
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CI/CD API自动化测试集成

newman-cicd-integration
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用于生成完整的、可直接使用的CI/CD流水线配置文件，实现自动化API测试。该技能支持GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins等主流平台，帮助用户将Postman集合无缝集成到自动化构建流程中，并自动处理环境配置、运行测试以及发布详细的JUnit和HTML报告。
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动态多智能体工作流编排

odw
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292
适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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