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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
373
这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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智能体技能创建器

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
172
从工作流描述创建跨平台智能体技能。支持单个技能、多智能体套件、转录处理、模板创建、交互配置、跨平台导出、规范验证以及安装前第三方技能安全审计。当用户请求自动化重复工作流或创建自定义智能体时激活。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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实验桥接工作流

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
480
该技能衔接实验计划与实际执行：读取实验计划，实现训练与评估代码，执行跨模型代码审查，自动部署到GPU环境并收集初始实验结果，为后续自动审阅流程准备好数据。
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论文审稿反驳工作流

rebuttal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
68
解析学术论文的外部审稿意见，提炼关注点，并在会议字数限制内起草有依据、合规的纯文本反驳回复。支持多个审稿人、多轮回复和安全性检查，防止捏造内容与过度承诺。适用于ICML/OpenReview等投稿后的 rebuttal 流程。
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自动化智能体合规性测量

skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
107
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景，执行智能体，并通过LLM分析，生成一份详细报告，精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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结构化AI智能体内省调试

agent-introspection-debugging
affaan-m/everything-claude-code
184
该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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DeerFlow智能代理交互平台

claude-to-deerflow
bytedance/deer-flow
426
本技能用于通过HTTP API与DeerFlow AI智能代理平台进行深度交互。它支持管理复杂的、多步骤的AI工作流，包括执行深度研究、代码运行、网页内容抓取和文件分析。适用于需要系统性、自动化处理和多轮次对话的复杂研究任务。
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OpenViking 长期记忆管理

openviking-memory
volcengine/OpenViking
174
OpenViking 记忆工具允许 AI 代理通过 MCP 工具调用长期语义记忆。它支持在任务开始时检索先前的上下文，并在任务后持久化事实、偏好和教训。适用于编程、调试和多步骤工作流，确保跨会话的连续性，无需自动生命周期钩子。
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技能创建与优化工作流

skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
407
这是一个用于AI能力全生命周期管理的技能。它能帮助用户从零开始创建新的技能，系统地迭代和改进已有的技能，并进行科学的性能测试。整个流程涵盖了意图捕捉、制定测试用例、运行量化基准测试、评估结果，以及优化技能描述，确保AI调用准确性。
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