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搜索 编排 ，共找到 47 条记录
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
369
该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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创意发现全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
434
编排完整的研究创意发现流程，从宽泛方向推进到经过验证并完成小规模测试的创意。串联文献调研、创意生成、新颖性检查、评审与优化等子流程，自动产出排序创意报告、最终提案及实验计划。
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多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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机器学习实验队列编排

experiment-queue
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
99
面向 SSH 远程 GPU 服务器上大规模 ML 实验的作业队列编排技能，支持多随机种子/多配置扫描、OOM 感知重试、过期 screen 清理与波次转换竞态预防。当批量运行 10+ 作业且 /run-experiment 不足时使用。
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Cohere AI应用架构指南

cohere-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
本指南提供了一个生产级的、分层架构设计，用于构建复杂的AI应用。它详细展示了如何使用Cohere API v2实现RAG流程、工具调用Agent和多模型编排。适用于需要建立标准AI系统架构或集成Cohere能力的开发者。
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Lambda智能体原生通讯语言

lambda-lang
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Lambda是一种专为智能体（Agent）设计的原生、紧凑的机器通信协议。它不依赖自然语言，而是使用由“原子”（atoms，2字符代码）构成的共享词汇表，实现智能体间的无歧义通讯。适用于多智能体系统中的任务分配、编排器通信、心跳信号或状态记录等结构化协调信号。该语言仅应用于机器间通信，不适用于人类交互界面。
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元技能创建与流程编排

meta-skill-creator
opensquilla/opensquilla
145
本元技能负责复杂的、多步骤的工作流（元技能）的创建和编排。仅当用户明确要求组合、合成或提出一个协调多个现有技能的新能力时使用。它流程涵盖了意图澄清、触发词冲突检查、验证，并生成包含工作流图谱（DAG）的详细提案。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
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。
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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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持续目标循环代理编排

goal-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
492
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。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/ECC
260
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。
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