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创建项目文件夹上下文文档

folder-specific-claude-and-agents-md

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。

Pi智能体自定义模型别名注册指南

pi-custom-model

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了如何在Pi智能体中注册自定义模型别名（slugs）。当使用OpenRouter等提供商的特殊变体模型时，如果模型ID未在默认注册列表中，智能体可能会发生模型回退（fallback）。通过手动配置`models.json`，可以确保自定义模型被准确识别和使用，提高模型调用精度。

智能体工程化开发工作流

agentic-engineering

本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。

自动化代码循环与工作流设计

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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。

多阶段项目蓝图规划

用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。

浏览器自动化与AI优化快照

本技能提供全面的网页浏览器自动化能力，专为智能体（Agents）设计。它采用AI优化的快照机制，通过元素引用而非完整DOM，将上下文信息减少高达93%。支持导航、元素抓取、表单填写、数据爬取和多会话管理，适用于复杂的网络测试和数据提取流程。

多智能体代码编排系统

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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。

AI能力评估与回归测试框架

这是一个用于AI辅助代码生成会话的正式评估框架。它遵循开发驱动评估（EDD）原则，使用户能够定义功能能力和回归测试标准。系统支持代码、模型和人工三种评估方式，并通过pass@k等高级指标跟踪可靠性，确保AI智能体的质量和稳定性。

智能体循环设计与审核

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本技能指导用户设计和审核目标导向的智能体反馈循环。它帮助确保复杂的自主多步代理系统具备鲁棒性，防止出现无限循环、目标作弊或基于错误假设运行到终点的故障。核心在于定义机器可判定的退出目标、设置边界条件和选择合适的循环类型。

机器学习模型集成方法论

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这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程，指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦（API服务层）、建立基线模型，到最终接入MLOps实践（持续集成和监控）的每一个关键环节。

AI智能体角色灵魂锻造

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本技能是一个完整的AI角色构建流程，用于为智能体（Agent）锻造具有深度、多层次的“灵魂”方案（SOUL.md）。它引导用户定义角色的身份、底线规则、名字和视觉提示词，尤其适用于OpenClaw平台。用户可以通过引导式问答或随机“抽卡”模式，快速生成一套完整、统一且具有高度可信度的角色设定。

多智能体协同工作流初始化

用于初始化一个具备防漂移机制的多智能体群组。适用于需要多个（3个或以上）协调工作的复杂大型项目任务，例如功能实现、跨模块重构或安全审计。它支持多种拓扑结构，确保多个AI代理能够安全、高效地进行并行协作和任务分解。

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