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智能体技能全周期创建与优化
skill-creator-pro
libukai/awesome-agent-skills
370
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
141
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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Together AI SDK安装与API配置
together-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
本指南详细介绍了Together AI SDK的安装和认证流程。它涵盖了使用Python和Node.js两种环境进行SDK的安装,配置必要的API密钥,并验证与OpenAI兼容API的连接。适用于需要进行开源模型推理和精调的开发者。
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技能调用强制流程指南
using-superpowers
jnMetaCode/superpowers-zh
328
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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智能工作流编排执行器
workflow-runner
jnMetaCode/superpowers-zh
70
本工具用于执行复杂的、多步骤的、多角色协作工作流(YAML格式)。它无需外部API密钥,能利用当前AI会话的LLM作为执行引擎,模拟多个专业角色(Agent)依次或并行完成任务。适用于自动化复杂的业务流程、内容创作或多专家协同评审等场景。
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音频内容生成与合成
audio-jingle
nexu-io/open-design
146
这是一个专业的音频内容生成工具,能够根据需求生成高质量的配乐、片头、画外音和音效。它集成了多种主流AI模型,支持从简单的文本指令到复杂音乐结构(如情绪弧线)的完整流程,适用于市场营销、视频剪辑和多媒体内容制作。
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AI/ML安全专家攻击手册
ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南,详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击(如pickle RCE、数据投毒)、对抗样本(FGSM、PGD、物理世界攻击)、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
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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AI项目治理与可行性评估
caio-review
alirezarezvani/claude-skills
388
这是一个模拟首席AI官(CAIO)的严格审查流程,用于评估任何涉及AI的商业计划。在使用AI功能前,该工具强制要求用户评估六个核心维度:效果评估标准、幻觉和错误率风险、欧盟AI法合规性、模型构建方案(API/自建)、成本经济性以及所需团队配置。确保AI项目落地安全、合规且具有经济可行性。
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欧盟AI法案合规性评估
ai-act-readiness
alirezarezvani/claude-skills
386
这是一个全面的合规性评估工具,用于在AI系统进入欧盟市场前进行压力测试。它根据欧盟AI法案要求,涵盖了六个核心问题,包括禁止应用、高风险分类、符合性评估流程、角色义务、透明度披露以及通用目的AI(GPAI)的系统性风险检测,确保系统满足严格的法律要求。
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动态多智能体工作流引擎
open-dynamic-workflows
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎,用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段:首先规划任务,将其分解为可并行执行的子任务;其次,调度多个AI编码智能体并行工作;最后,通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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