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智能体知识记忆管理
agent-memory-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能提供了一个持久化、可检索的混合内存系统,专为AI智能体设计。它作为一个知识管理中心,用于存储和检索项目中的长期记忆,包括系统架构、最佳实践模式和关键决策记录。这确保了重要的知识不会丢失,能够随时被智能体调用,极大地增强了系统的可追溯性和一致性。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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视觉驱动电脑操作代理
computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理,兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案,强调沙箱隔离与安全控制。
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AI智能体上下文压缩
context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史(数百万Tokens)时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略,核心在于通过结构化摘要(如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块)来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”,而非单纯的请求Token量,确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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智能体系统评估框架
evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题,指导用户进行系统性性能测试,用于验证上下文工程的选择,并衡量跨多个质量维度(如事实准确性、工具效率)的持续改进。
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LangChain工具调用智能体构建
langchain-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
277
本指南详细介绍了如何使用LangChain构建自主智能体。学习如何定义工具(Tool Definition)、利用`AgentExecutor`进行多步骤决策,实现工具调用、对话记忆管理和流式输出。适用于构建复杂的、需要与外部工具交互的AI工作流。
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临床证据检索与决策支持
openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索,并能自动检查药物相互作用,查找各权威机构(如ACC/AHA, NICE)的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级,旨在支持准确的临床决策。
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OpenEvidence SDK安装与认证
openevidence-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装(支持Node.js或Python)以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统,实现临床决策支持和循证查询的开发场景。
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数字 DNA 思维画像
dhdna-profiler
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
247
基于数字人类 DNA 理论,从文字中抽取思维指纹,揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩,适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。
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高管AI代理间协作协议
agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
344
本协议为模拟高层管理会议而设计的,用于定义多个专业AI角色(如CFO、CTO等)的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式,并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则,确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性,从而支持关键业务决策。
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持续自律代理循环模式
continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
382
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制,用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略,它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题,确保系统持续获得可测量的进展。
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