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自主AI智能体架构设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

自主AI智能体架构设计

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本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

视觉驱动电脑操作代理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理，兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案，强调沙箱隔离与安全控制。

上下文优化策略

context-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍通过压缩、掩码、缓存与分区等手段提升有限上下文窗口的有效容量，适用于长会话、生产级代理或文档处理，附带判定优化时机、摘要策略、观察掩码、KV 缓存复用及预算管理等实践方法。

本能驱动学习系统

continuous-learning-v2

affaan-m/everything-claude-code

通过全信赖钩子观察 Claude 会话，将细粒度的带置信度的“本能”整理成可重用的技能、命令或代理，支持导入导出和进化升级。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

智能体框架构建

agent-harness-construction

affaan-m/everything-claude-code

该技能帮助设计和优化AI智能体，通过明确行动空间、工具定义、观察格式、错误恢复与上下文预算策略，提升任务完成率与可靠性。

Protect-MCP代理治理

protect-mcp-governance

sickn33/antigravity-awesome-skills

Protect-MCP 通过 Cedar 策略与 Ed25519 签名凭证管控 MCP 代理工具调用，支持从影子模式观察到强制执行以及审计凭证验证，适合 Claude Code 钩子集成和渐进式治理。

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