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搜索 智能 ，共找到 188 条记录
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PUA风味配置别名工具

pua-flavor
tanweai/pua
363
这是一个命令行工具，用于管理AI代码环境中的“风味”配置。它允许用户通过CLI设置或选择~/.pua/config.json中的特定风格配置。该工具设计了安全机制，可以智能更新配置文件，同时保留所有未知的现有字段，防止误覆盖无关设置。
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智能体操作系统架构

agentic-os
affaan-m/everything-claude-code
343
在 Claude Code 上构建可持续运行的多智能体操作系统，支持任务路由、专职代理、斜杠命令、文件型记忆与定时自动化，适合长期项目与跨会话状态管理。
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欧盟AI法案合规性评估

ai-act-readiness
alirezarezvani/claude-skills
141
该技能用于对AI系统进行全面的合规性压力测试，依据《欧盟人工智能法案》的标准。它系统地评估AI系统是否涉及禁止用途、高风险分类、技术符合性要求、角色义务以及透明度义务，确保产品在欧盟市场部署前达到所有法律要求。
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智能代码审查助手

code-review
JackyST0/awesome-agent-skills
181
本技能提供智能代码审查服务，能够对提供的代码进行全面质量评估，自动发现语法错误、逻辑缺陷、安全隐患和性能问题。它会生成结构化的报告，并给出详细的改进建议和代码质量评分。
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TokenWise：测量驱动的模型路由器

tokenwise
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
这是一个智能任务分发器，根据任务复杂度自动选择成本最低的Claude模型（Haiku/Sonnet/Opus）。它能记录每次任务的真实Token和成本，并通过A/B测试功能验证模型分级决策，确保用户能够精确控制和审计API调用成本。
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撰写和构建AI技能

write-a-skill
alirezarezvani/claude-skills
125
本指南提供了一套完整的框架，用于撰写和构建新的AI智能体技能。它详细介绍了三阶段工作流程，包括需求收集、起草核心说明（SKILL.md）和优化结构。它强调了描述、脚本和文件分割的最佳实践，从而提高智能体的可靠性和可用性。
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定额管理多智能体协调器

subagent-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
57
这是一个用于管理复杂、大型开发任务的高级技能。它能够将一个整体任务分解为一系列隔离的子任务，并协调多个专业子智能体并行工作。该系统内置定额管理和依赖检查机制，确保资源使用高效，并提供完整的错误恢复和集成验证流程，适用于大型功能构建或系统重构。
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通用数据爬取管道架构师

universal-scraping-architect
alirezarezvani/claude-skills
146
本技能旨在于设计健壮、生产级的通用数据提取管道，而非使用临时的脚本。它支持三种工作模式：API驱动的网页爬取、本地Python文件提取（如PDF、CSV）和混合流程。核心功能包括智能路由、强制数据校验、安全凭证管理和遵循最佳实践，确保数据交付的可靠性和结构化。
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多智能体工作流脚本构建器

workflow-builder
alirezarezvani/claude-skills
162
用于设计和编写确定性的多智能体工作流脚本。它允许用户利用JavaScript控制流，编排复杂的、多步骤的重复任务。适用于需要多个专业子智能体协作，并要求流程具备高可重现性和容错性的自动化流程。
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调试工具包智能调试

debugging-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
本技能是综合调试工具包的别名，旨在帮助用户进行智能、结构化的调试。它能帮助识别代码错误、提升代码质量，并提供逐步的调试流程指导。适用于需要对复杂代码进行系统性调试的场景。
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多智能体协作与治理协议

polis-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Polis协议旨在将传统的静态AI工作流升级为自学习、自优化的智能体团队。它通过“学习路由器”机制，根据智能体在特定任务标签上的历史贡献和最佳表现来动态分配工作，而非依赖固定的角色。该协议是跨平台的，支持多种AI模型协作，并且具备完善的治理结构，允许智能体群体对协议规则进行提案和投票修正。
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多智能体并行开发工作流编排

antigravity-agent-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本指南提供了一份完整的操作手册，指导用户使用独立的Antigravity 2.0 Agent Manager和IDE协同工作。它帮助开发者建立双工作区环境，协调多功能AI代理（如前端、后端、QA等）在同一代码库的不同模块上进行并行开发，从而显著提高开发效率并管理复杂的代码冲突。
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