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多智能体系统架构设计

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这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。

Azure内容安全Java SDK

azure-ai-contentsafety-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。

Azure内容安全Java SDK

azure-ai-contentsafety-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是用于Java环境的Azure内容安全工具包。它帮助开发者构建强大的内容审核应用，可以对文本和图像内容进行安全分析，检测仇恨言论、暴力、色情等多种有害内容。此外，它还提供了创建和管理自定义黑名单的功能，确保应用内容安全合规。

Azure AI 内容安全防护SDK

azure-ai-contentsafety-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是基于Azure AI的Python内容安全工具包，用于对文本和图像进行内容审核。它可以检测出仇恨言论、暴力、色情和自我伤害等有害内容，并提供多级严重程度分类。支持管理自定义黑名单，适用于用户生成内容(UGC)或AI输出的预审核和内容过滤，确保平台内容安全。

Azure AI 内容安全防护SDK

azure-ai-contentsafety-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK是基于Azure AI的Python内容安全工具包，用于对文本和图像进行内容审核。它可以检测出仇恨言论、暴力、色情和自我伤害等有害内容，并提供多级严重程度分类。支持管理自定义黑名单，适用于用户生成内容(UGC)或AI输出的预审核和内容过滤，确保平台内容安全。

Azure文档智能 .NET 开发工具包

azure-ai-document-intelligence-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。

Azure文档智能 .NET 开发工具包

azure-ai-document-intelligence-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于.NET开发的Azure文档智能服务工具包。它允许开发者从发票、收据、证件等各种文档类型中，程序化地提取文本、表格和结构化数据。支持使用预构建模型和自定义模型来增强数据抽取能力。

大模型上下文工程基础

context-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。

HuggingFace 高速分词器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

以 Rust 性能和 Python 易用性为基础的高速分词工具，支持 BPE/WordPiece/Unigram 算法、自定义词表训练、位置对齐、批量填充，适用于生产级 NLP 流水线。

LangChain工具调用智能体构建

langchain-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

LangChain事件处理与流式集成

langchain-webhooks-events

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。

稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

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