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持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2

这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。

成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline

在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。

成本分析上下文优化

cost-compact-context

该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。

动态智能体架构代理

用于创建和管理动态智能体架构（DAA）代理。这类代理超越了固定配置的局限性，具备从交互中持续学习、根据性能指标自我调整行为和进化能力。它支持知识在多个智能体之间共享，适用于需要系统级持续优化和高适应性的复杂AI应用场景。

GAIA基准失败调试工具

本技能提供了一个系统化的工作流，用于诊断GAIA基准运行中的模型失败。用户可以分析任务运行痕迹，分类失败模式（如工具缺失、推理错误），找出根本原因，并应用针对性修复，从而系统性地提升AI智能体的性能和测试模型的可靠性。

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。

GEPA基因组审计与分析

本工具用于深入检查、验证和分析GEPA（基因进化提示词适应）基因组。它支持审计已发布的策略、验证基因组结构，渲染基因组实际编译成的系统提示词，并能从运行记录中对失败模式进行分类。是AI驱动策略进化审计和调试的关键工具。

AI安全检测基准测试

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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。

智能任务模型路由选择

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这是一个智能化的任务规划系统，用于根据任务描述自动选择最佳的AI代理和模型级别（如Haiku, Sonnet, Opus）。它通过结合学习到的历史模式、预测和三层路由机制，取代了手动决策，确保了任务执行的效率和流程的完全可追溯性。

Anthropic托管智能体云运行时

本技能提供Anthropic Claude托管智能体运行时，专为运行复杂的、长时或异步的AI任务设计。与本地WASM代理不同，托管运行时提供了一个完整的云容器环境、持久化的文件系统和跨轮次的稳定状态管理。它覆盖了智能体的完整生命周期，包括创建、发送提示、检查状态、查看事件日志和最终终止。

顶尖语义知识检索系统

这是一个顶尖的记忆知识检索系统，提供多维度的搜索策略。它支持默认语义匹配、混合搜索（稀疏+密集）、用于复杂推理的多跳知识图谱RAG，以及利用查询扩展、时效性权重和MMR去重的高级智能搜索。适用于从大型、复杂的知识库中提取细致、多样化和时效性强的信息，并支持跨多个知识域检索。

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