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ADK智能体工程开发

adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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智能体协作与开发流程控制

agent-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
402
用于定义和执行多智能体（Multi-Agent）的协作流程。它指导项目架构师如何通过结构化的请求（SPAWN REQUEST）启动不同角色的智能体，管理它们之间的依赖关系，并收集包含工作成果、测试结果和符合度状态的结构化报告，实现复杂的项目迭代开发。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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全栈应用构建总控

app-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
417
该技能是一个强大的全栈应用构建总控器。它可以接收用户用自然语言提出的需求，自动分析项目类型、选择最合适的技术栈，并协调多个专业智能体（如前端、后端、数据库等）来生成完整的项目结构和代码实现，极大地加速了开发过程。
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全栈应用构建总控

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sickn33/antigravity-awesome-skills
417
该技能是一个强大的全栈应用构建总控器。它可以接收用户用自然语言提出的需求，自动分析项目类型、选择最合适的技术栈，并协调多个专业智能体（如前端、后端、数据库等）来生成完整的项目结构和代码实现，极大地加速了开发过程。
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全流程代码深度评审工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
379
这是一个高级工作流，用于编排和执行全流程、多维度的代码深度评审。它通过协调多个专业智能体（如安全、性能、质量、架构）来覆盖代码质量、架构完整性、安全漏洞（如OWASP Top 10）、性能瓶颈和测试覆盖率，最终提供综合性的、可执行的改进建议。
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多智能体Git工作流编排

git-pr-workflows-git-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
该技能提供了一个完整的、多智能体驱动的Git开发工作流。它自动化了从代码初审、依赖分析到全套测试执行（单元/集成/端到端）的整个过程。通过协调多个专业智能体，系统性地检查代码质量，识别潜在的破坏性变更，并生成符合规范的提交信息，确保代码在提交前达到最佳的发布就绪状态。
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AI驱动的智能故障排除流程

incident-response-smart-fix
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具（如分布式追踪、Git bisect）结合，形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug，显著降低平均恢复时间（MTTR），提升系统整体的韧性和稳定性。
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LangChain生产级架构蓝图

langchain-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
本文件提供了一套生产级、可扩展的LangChain应用架构蓝图，用于构建企业级LLM系统。它详细指导了分层设计、提供商抽象（支持轻松更换不同LLM）、链注册机制（动态管理业务流程）、RAG流程和多智能体编排。适用于构建高可靠、模块化、可维护的AI应用。
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高级工作流自动化与智能体委托

lindy-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
本指南教授如何构建复杂的、事件驱动和定时调度的自动化工作流。涵盖了各种触发器（邮件、聊天、Webhook等）的配置、条件筛选逻辑的设置，以及如何实现多步骤流程管理，并重点介绍了如何编排多个专业AI智能体（Agent）协同工作，实现高级的自动化委托能力。
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多环境AI系统部署指南

lindy-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
179
本指南详细介绍了如何在开发、预发布和生产环境中为AI智能体配置和隔离工作空间。它涵盖了利用Vault、AWS或GCP等工具进行安全的密钥管理，以及如何将环境感知逻辑集成到CI/CD管道中，确保数据完整性，实现从开发到生产的平稳过渡。
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