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自学习：捕获黄金路径为技能

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这是一个元技能，用于捕获在调试或操作中“摸爬滚打”获得的宝贵知识，如复杂的部署流程、环境配置细节或非显而易见的最佳实践。它能将这些临时经验转化为可重用的智能体技能，确保后续工作流具有一致性和效率。

多智能体AI编排工作流

Ruflo是一个强大的跨智能体编排层，旨在管理复杂的、多步骤的AI编程工作流。它支持协调大规模智能体群，利用语义搜索管理持久化记忆，并使用30多个专业插件执行复杂的任务流。适用于需要协同努力的大规模开发、系统基准测试和深度研究等场景。

持久化檔案任務規劃

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OthmanAdi/planning-with-files

將 task_plan.md、findings.md、progress.md 持久化到磁碟，為多步驟 AI 代理任務提供檔案化規劃與進度追蹤，讓上下文重設後仍能接續工作。生命週期鉤子會注入選定的專案計畫內容，適合研究或需要超過 5 次工具呼叫的複雜任務。

AI代理持久化文件规划系统

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OthmanAdi/planning-with-files

面向多步骤 AI 代理任务的持久化文件规划系统：将 task_plan.md、findings.md 与 progress.md 保存在磁盘上，通过生命周期钩子注入计划上下文并支持安全的任务恢复，适合需要 5 次以上工具调用的复杂研究与开发工作。

基于文件的规划系统

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OthmanAdi/planning-with-files

为AI代理多步骤任务提供基于文件的持久规划机制。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md，生命周期钩子注入选定的项目规划上下文。自动检索仅读取项目规划文件。可选门控模式仅在宿主支持时请求继续，且绝不执行Markdown声明的命令。无网络加载。

基于文件的AI代理计划系统

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OthmanAdi/planning-with-files

用于多步骤AI代理工作的持久化文件计划系统。维护任务计划、发现和进度文件，通过生命周期钩子注入项目计划上下文，自动恢复项目计划状态。适用于超过5次工具调用的研究或复杂工作任务。

基于文件的AI代理规划

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OthmanAdi/planning-with-files

基于文件的持续规划系统，用于多步骤AI代理。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md文件，将规划上下文注入生命周期钩子。仅自动恢复项目规划文件。可通过session-catchup.py --metadata检查本地代理会话元数据，或--replay播放有限摘录。可选控制模式仅在主机支持时请求继续。从不执行声明的Markdown命令。无网络数据上传路径。适用于需要5次以上工具调用的研究或工作。

基于文件的持久化任务规划

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OthmanAdi/planning-with-files

以磁盘上的 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 作为持久化工作记忆，为多步骤 AI 智能体任务提供文件式规划；通过生命周期钩子注入项目计划上下文并支持任务恢复，全程无网络上传。适用于需要 5 次以上工具调用的研究或复杂任务。

Genkit Dart 人工智能开发

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evanca/flutter-ai-rules

在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南，涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI，适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。

深度学术研究智能体团队

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由13个智能体组成的通用深度研究团队，支持完整研究、快速简报、论文评审、文献回顾、事实核查、三段式文献扫描、苏格拉底式引导研究与系统综述（含元分析）等8种模式，覆盖研究问题构建、文献检索、来源核实、跨源综合、偏倚评估与 APA 7.0 报告撰写。

学术论文写作流水线

Imbad0202/academic-research-skills

由 12 个智能体组成的学术论文写作流水线，支持选题规划、大纲设计、全文撰写、引用核查、双语摘要、模拟同行评审与 LaTeX/DOCX/PDF 输出，适配六种论文类型与五种引用格式。

SDD 研究证据收集

Gentleman-Programming/gentle-ai

该技能作为专用子代理，用于 SDD 研究，收集外部证据和来源支持的信息。它为选定的研究路径生成可审计的证据包，验证权限并将声明映射到来源 ID，不访问本地工件。

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