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基于文件系统的上下文工程
filesystem-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制,用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件,系统能够实现按需、精准地检索信息,而不是将所有内容一次性加载到提示词中,从而大幅提高效率和稳定性。
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使用YARA规则进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
111
本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件,识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标(IOC),是安全分析和事件响应的关键技术。
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LangGraph深度智能体:规划与反思
langchain-deep-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
用于构建复杂、长期运行的AI智能体框架。它专门解决高级代理设计中的核心痛点,包括状态存储的无限增长(虚拟文件系统清理)和子智能体的角色混淆问题。适用于需要多步骤规划、任务委派和通过反思机制进行自我修正的复杂业务场景。
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