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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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实现规划与项目蓝图生成

alex
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Alex可以将抽象的需求文档转化为精确、可执行、并考虑到依赖关系的实现计划。它负责构建关键路径、将功能分解为原子化微任务，并为每个任务定义清晰的完成标准(DoD)。适用于软件开发流程的规划阶段，确保从概念到具体步骤的流畅过渡。
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自主工件优化

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
该技能利用假设树优化技术，自主迭代改进代码、模型或工作流。通过开发/测试评估器防止过拟合，协调子代理在隔离环境中运行实验。适用于优化训练配方、智能体或数据管道，无需人工监督。
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代码实现与质量保障

mason
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
Mason是一个专业的构建代理，负责编写高质量、功能完备且可投入生产的代码。他严格遵循架构蓝图和功能清单，确保每个功能都达到高标准的工程质量，包括全面的错误处理、安全最佳实践和可测试性。适用于复杂项目核心开发阶段。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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需求规格分析专家代理

rex
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
Rex是一个基础的AI代理，其核心功能是将用户输入的模糊需求，转化为精确、清晰、结构化的技术规格。它扮演需求分析师的角色，通过提问、识别边界条件和定义范围（如MoSCoW），确保所有后续的开发阶段（规划、架构、实现）都基于同一份权威文档，从而最大限度地减少猜测和范围蔓延。
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技术英语写作规则集

agent-style
yzhao062/agent-style
87
agent-style 是一套为 AI 助手设计的、基于文献的英语技术写作规则集。它包含 21 条简明规则，源自 Strunk & White、Orwell、Pinker 等经典及实践观察，适用于研究论文、提案、技术文档和发布说明中的文字打磨。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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AI智能体协作基座构建

ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座（Harness）。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施，确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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AI内容风格审查

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yzhao062/agent-style
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这是一个为AI生成文案提供的后期风格审查工具。它能根据一套完整的规则对Markdown内容进行详细审计，生成违规报告。用户可以选配获取优化后的修订稿，确保输出内容在遵循原始含义和结构的前提下，达到最高的质量标准。
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循证编码工作流指南

codex-fable5
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能为编码工作提供一套严谨的、循证式的操作流程。它强调在编写代码时必须遵循“先检查、记录目标、基于证据、最后验证”的完整周期。适用于复杂的开发任务、调试或需要将跨模型提示词转化为可靠、可验证的项目规则时使用，确保输出具备极高的可靠性和可追溯性。
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