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跨平台智能体技能生成器
agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
158
这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入(如文档、截图、代码片段或模糊意图),并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距,实现流程自动化。
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Clarvia工具就绪度评估
clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
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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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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永续自主智能体框架
autonomous-agent-harness
affaan-m/everything-claude-code
204
本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存(MCP)等原生功能,实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理,无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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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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全域AI智能体与服务发现
global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
这是一个跨协议的平台,集成了超过18,000个MCP服务器和AI智能体,覆盖多个注册表。它允许用户通过单一搜索界面,跨协议(MCP、A2A、agents.txt)查找执行特定任务所需的服务端点,如数据库查询或文件转换。
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多智能体任务编排器
multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官,负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家,防止任务重复和冲突。更重要的是,它强制执行严格的质量门检查(如代码测试、文件差异检查),确保结果可靠,并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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智能体工具调用治理与控制
protect-mcp-governance
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略,确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时,通过生成Ed25519签名凭证,为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据,支持安全、可靠的系统部署。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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智能体技能构建模板
make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体(Agent)专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据(包括名称和描述的最佳实践),并规范技能主体的内容编写,确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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LLM轨迹与故障调试命令行工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
271
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具,用于调试复杂的LLM和智能体(Agent)工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹(traces)、跨度(spans)和会话(sessions),并通过开放式和轴心编码等方法,帮助用户系统地分析错误,构建失败分类体系,从而指导应用评估。
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