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自主AI智能体架构设计
ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
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。
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自主AI智能体架构设计
ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
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。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体(Agent)的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制,涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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CrewAI 多智能体架构师
crewai
sickn33/antigravity-awesome-skills
59
使用CrewAI构建角色化多智能体协作,设计代理人物、任务与流程,配置记忆与规划,在结构化工作流中协调复杂任务。
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Gemini 深度研究工具
deep-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读,并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告,支持进度流、持续跟踪、状态查询等,可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。
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人工智能优先工程
ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
227
为人工智能辅助代码生成团队提供流程、架构与评审指导,强调高质量规划、可测量覆盖、确定性测试与行为导向评审,保障交付安全可靠。
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认知智能体心智状态建模
bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
该技能用于构建认知智能体(Cognitive Agent)的BDI模型。它能够实现外部知识(如RDF)到智能体内部心智状态(信念、欲望、意图)的转换,并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型(LLM)的场景。
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实验设计与流程规划
experiment-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验(如新颖性、简洁性验证)并规划完整的实验执行流程,确保研究的严谨性和可复现性,特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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科研提纲精炼与实验规划管线
research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
229
本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法,一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦,确定核心论点;随后基于此提纲,自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结,确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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AI幻灯片生成器
ppt-generation
bytedance/deer-flow
435
通过规划幻灯片结构、为每页生成 AI 图像,并将它们组合成风格统一的 PPTX 演示文稿,快速产出高质量的演示材料。
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CoreWeave GPU云参考架构
coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务(如vLLM, TGI)的Kubernetes部署结构、共享持久化存储(PVC)以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务,或建立标准的GPU云部署规范。
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