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动态多智能体工作流编排

sickn33/antigravity-awesome-skills

适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。

持续目标循环代理编排

sickn33/antigravity-awesome-skills

该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。

自动预测最佳下一步行动

autopilot-predict

该功能利用学习到的模式和当前操作状态，智能预测最合适的下一步执行任务。它能自动引导工作流，高置信度预测会直接执行，低置信度则会根据任务优先级回退。每次任务完成后，系统会记录并更新成功模式，实现流程的持续优化和跨会话的记忆调用。

LLM提示词格式化与上下文检索

本工具用于为不同的大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）格式化聊天提示词。它支持构建强大的检索增强生成（RAG）流程，通过HNSW技术进行高效的上下文检索。用户可完成提示词格式化、文档索引、上下文路由和状态检查等全链路操作。

定义认知模式与智能体决策

cognitive-pattern

用于定义和管理智能体（Agent）的认知模式。它可以将复杂的推理策略，如决策树、思维链（CoT）等，结构化地固化为系统流程。这有助于构建能够逐步分解问题、持续学习和优化决策的智能系统。

持续自律代理循环模式

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这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。

持续技能学习与模式提取

continuous-learning

该技能用于自动评估代码会话，提取可重用的编程模式和知识。它能将用户与AI的互动经验转化为结构化的“技能”，帮助AI持续学习特定的开发习惯、错误解决流程或调试技巧，从而提升代码辅助能力。

AI智能体工作流编排

用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。

GAIA基准测试提交流程

gaia-submission

用于指导用户完成完整的GAIA基准测试流程。它涵盖了从环境验证、成本预估到模型运行的全周期，最终生成一份符合HAL协议的签名提交包，确保了AI模型测评结果的完整性和权威性。

目标导向行动规划系统

该系统实现了目标导向行动规划（GOAP）框架。它能够接收复杂的最终目标，自动分析当前状态与目标状态之间的差距，生成最优的行动序列。在执行过程中，它能持续监控，若遇到任务失败或环境突变，则能及时进行自适应重规划，确保复杂流程的可靠和完整执行。

进化AI策略表面进行优化

本技能用于运行自动化进化流程，系统性地优化AI代理框架（Harness）的七个核心策略表面（如规划器、上下文构建器、评审器等）。通过变异这些策略并进行沙箱评分，可以识别出关键的性能提升点，从而在无需重新训练基础模型的情况下，实现高效的配置调优和性能基线确立。

编排自定义AI智能体框架

该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。

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