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智能体性能优化工作流

agent-orchestration-improve-agent

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工作流提供了一个系统性的框架，用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化（如思维链和宪法AI），并最终通过结构化的A/B测试和受控部署，实现可量化、鲁棒的性能提升。

多智能体系统优化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。

多智能体代码审查编排工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。

推理延迟分析器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能自动处理推理延迟分析器相关任务，在 ML 部署场景中提供模型服务、MLOps 管道、监控和生产优化等按步骤指导，生成生产级代码并校验输出标准，助力快速完成推理性能调优。

LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch

ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。

深度学习模型优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。

进阶提示词库与应用指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

Arize 提示优化技能

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github/awesome-copilot

利用 Arize 跟踪数据和 ax 命令，定位并提取 LLM 提示、分析性能信号，按数据驱动循环优化提示词和模板。

AI 模型推荐助手

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github/awesome-copilot

分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

凤凰CLI调试工具

github/awesome-copilot

Phoenix CLI 是针对 Phoenix 可观测平台的命令行调试工具，可抓取 trace、span、session、数据集、实验和 GraphQL 信息，并配合 jq 等工具处理 JSON，方便快速查错、分析性能和验证 LLM 应用状态。

AI智能体自进化引擎

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Evolver是一个专为AI智能体设计的自进化引擎。它能够分析智能体的运行历史和性能数据，自动识别效率瓶颈和系统缺陷，并自主生成改进方案。其核心机制是通过本地代理邮箱（Proxy Mailbox）与外部中心枢纽通信，实现持续、协议约束的自我迭代和能力增强。

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