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系统架构
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多智能体系统架构设计
agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
346
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式(如群体、分层)、智能体角色定义,到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导,帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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智能体记忆系统架构设计
agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
199
本技能专注于指导高级AI智能体的记忆系统架构设计。它强调的重点不在于数据的存储,而在于高效的记忆检索机制。内容涵盖了如何进行最佳的文档分块策略、选择合适的向量数据库,以及整合不同类型的记忆(如情景记忆、语义记忆),帮助智能体在处理海量交互时,保持长期、一致的智能状态,是构建复杂、有状态的自主智能体的核心指南。
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AI智能体系统架构师
ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
该技能专注于设计和构建可控、鲁棒的自主AI智能体系统。涵盖多智能体编排、复杂规划(如ReAct循环和计划执行)、工具调用管理及故障安全机制。确保AI工作流具备高自主性,同时提供清晰的监督和故障处理能力。
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AI智能体系统架构师
ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
该技能专注于设计和构建可控、鲁棒的自主AI智能体系统。涵盖多智能体编排、复杂规划(如ReAct循环和计划执行)、工具调用管理及故障安全机制。确保AI工作流具备高自主性,同时提供清晰的监督和故障处理能力。
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Deepgram 可扩展转录架构
deepgram-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
486
提供 Deepgram 可扩展转录的参考架构,涵盖同步接口、异步队列、实时流、混合调度和多区域部署,指导生产级系统设计与监控。
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Lindy集成参考架构
lindy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
54
提供 Lindy AI 系统的生产级参考架构,涵盖基础集成、事件驱动任务、 多代理协作以及高可用容错策略,帮助规划系统设计与部署。
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记忆系统设计
memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
465
设计短期、长期与图谱记忆架构,让代理在会话间保持持续性、实体一致性,能基于积累的知识进行推理和决策。
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多智能体架构模式
multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
490
指导语言模型系统设计多智能体架构,涵盖主管、群体与分层模式,强调上下文隔离、协调机制与令牌成本,以支持复杂研究、工具密集型任务等多域协同。
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极简GPT模型训练与学习系统
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现,专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构,使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流,包括数据准备、模型训练和文本生成,非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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RAG系统架构指南
rag-architect
Jeffallan/claude-skills
55
设计并实现生产级 RAG 系统,涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估,助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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端到端计算机视觉系统部署
senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
81
提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力,从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化(ONNX/TensorRT)和生产部署,确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。
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语音智能代理架构
voice-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
106
围绕低延迟实时语音代理与分段 STT→LLM→TTS 流程,介绍原则、工具与架构模式,帮助构建客服、语音助手等自然交互系统。
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