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超细粒度背景审计

audit-context-building

trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

超细粒度背景审计

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trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

自学习与纠错系统

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。

上下文退化模式

context-degradation

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析大语言模型随上下文增长出现的退化规律，涵盖中间遗失、上下文污染、干扰与混淆等类型，帮助定位问题、调整上下文结构并提升长会话鲁棒性。

LLM 应用模式

llm-app-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供面向生产的 LLM 应用模式，包括文档摄取、向量检索、生成上下文及 ReAct 代理架构等，帮助团队快速构建具备工具调用、RAG 和监控能力的智能助手。

多智能体架构模式

multi-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导语言模型系统设计多智能体架构，涵盖主管、群体与分层模式，强调上下文隔离、协调机制与令牌成本，以支持复杂研究、工具密集型任务等多域协同。

LLM 提示缓存方案

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍 Claude、OpenAI 等 LLM 的提示与响应缓存，以及 CAG 模式，用稳定上下文复用减少重复调用，降低延迟与费用。

TwinMind SDK 集成范式

twinmind-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供 TwinMind AI 记忆与会议智能 REST API 的生产级模式，涵盖认证客户端、记忆存储检索、会议上下文、批量操作与限流重试，便于团队统一集成实践。

多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer

alirezarezvani/claude-skills

该设计器用于构建生产级的多智能体工作流。它帮助用户将复杂的任务拆解为结构化的、可控的步骤，超越了单一提示词的限制。核心功能包括选择工作流模式、定义任务交接契约、实现错误恢复机制，并对长周期的AI流程进行上下文和成本控制。

Claude 上下文预算审计

affaan-m/everything-claude-code

分析Claude Code会话中代理、技能、规则与MCP配置的词元开销，检测冗余或臃肿组件，按优先级提供节省建议并支持详细模式定位问题。

OpenViking长期记忆管理指南

openviking-memory

volcengine/OpenViking

本指南介绍了OpenViking长期记忆插件，用于增强对话的上下文连贯性。该插件具备自动捕获关键对话信息（语义或关键词模式）和自动召回相关记忆的功能，并在回复前注入上下文。用户可以通过该插件手动存储、检索或删除记忆，极大地提升了AI在长期对话中的记忆能力和个性化体验。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

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