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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect

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

ai-agents-architect

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。

自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

CrewAI 多智能体架构师

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Gemini 深度研究工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

人工智能优先工程

ai-first-engineering

affaan-m/everything-claude-code

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。

认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

实验设计与流程规划

experiment-plan

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

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。

科研提纲精炼与实验规划管线

research-refine-pipeline

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

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。

AI幻灯片生成器

bytedance/deer-flow

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。

CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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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