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智能体AI
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媒体、金融与新闻智能分析
helium-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
这是一个强大的多维度信息分析工具,集成了新闻舆论分析、金融市场数据和语义搜索功能。它可以评估文章的媒体偏见、获取平衡报道视角,同时提供实时的股票、加密货币数据、期权定价和交易策略分析。
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家庭助手AI集成桥接
homeassistant-bridge
SharpAI/DeepCamera
311
该桥接实现了家庭助手(HA)与先进AI系统之间的双向集成。它将HA摄像头实时视频流送入AI进行深度分析(包括目标检测、视觉语言模型和人脸识别)。反之,AI分析得到的物体、描述和人物身份等结果,将回传为HA的实体,从而驱动复杂的自动化场景和智能警报。
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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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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化,以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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LangGraph子图与复杂系统构建
langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能深入讲解LangGraph的子图(Subgraph)和组合机制,用于构建复杂的多智能体系统,如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递(P21)和回调函数作用域(P28)等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式,构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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AI智能体工具与端点发现
not-human-search-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个远程MCP服务器,专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引,用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口,以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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Runway AI视频生成开发流程
runway-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了RunwayML的开发循环支持,用于创意人工智能和视频生成。用户可以通过使用Python SDK,编写代码实现从文本或图像到高保真视频的生成。适用于本地开发环境,支持复杂的视频制作、编辑和媒体生成工作流。
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智能体技能全周期创建与优化
skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
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本技能提供了一个完整的、结构化的流程,指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段,确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。
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智能体技能优化与诊断
skill-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件,从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题,生成优先级的优化报告(P0/P1/P2),从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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技能调用强制流程指南
using-superpowers
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南规定了智能体在任何响应或操作之前,都必须调用相关技能(工具)的强制流程。它确立了严格的、不可协商的工作流,要求模型即使面对看似简单的问题,也必须将技能检查作为最高优先级步骤。它指导了技能的使用优先级、跨平台工具调用方式,旨在确保模型具备系统化、纪律性的工作能力。
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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该系统提供了一套完整的认知操作库,用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块,能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时,智能体获取的不是最终答案,而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”,确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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