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ADK智能体构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 Google ADK 与 Claude 组合，快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。

AI/ML全栈开发工作流

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。

AI/ML全栈开发工作流

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。

自主AI智能体工作流平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个全面的AI智能体平台，用于构建、部署和管理持续运行的自主AI代理。它提供可视化的节点式工作流编辑器，使用户无需编写大量代码即可创建复杂的多步骤自动化流程。适用于需要通过网络钩子、定时任务或手动触发器持续运行的场景，实现复杂的端到端AI自动化。

自主AI智能体工作流平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个全面的AI智能体平台，用于构建、部署和管理持续运行的自主AI代理。它提供可视化的节点式工作流编辑器，使用户无需编写大量代码即可创建复杂的多步骤自动化流程。适用于需要通过网络钩子、定时任务或手动触发器持续运行的场景，实现复杂的端到端AI自动化。

Azure多模态内容理解SDK

azure-ai-contentunderstanding-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。

Azure多模态内容理解SDK

azure-ai-contentunderstanding-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。

Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。

Azure ML SDK：机器学习资源管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。

Langfuse LLM 调用可观测性

langfuse-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。

Lindy AI 智能体错误排查指南

lindy-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南旨在帮助用户系统地排查和解决Lindy AI智能体工作流中遇到的各类错误。内容涵盖触发器（Webhook、邮件、定时任务）失败、动作执行（Slack、HTTP请求、代码运行）错误，以及智能体流程设计中的逻辑缺陷，确保您的自动化流程稳定可靠。

多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。

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