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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。

AI流程构建器

SamurAIGPT/Generative-Media-Skills

通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。

旅行健康分析

travel-health-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析旅行目的地健康风险，提供疫苗与旅行药箱建议，并生成多语言紧急医疗卡片，适合出行前健康准备与旅行后监测。

雅恩·勒昆的AI辩论与批判

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念，强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异，并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能（AGI）的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。

LLM提示词结构化优化

sickn33/antigravity-awesome-skills

本方法论将冗长、自然的语言系统指令，转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签（如trigger:、action:），解决了大型语言模型（LLM）指令遵循度低的问题，极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。

本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

提示词优化器

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affaan-m/everything-claude-code

本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。

研究课题生成与定位

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

该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。

PydanticAI：类型安全LLM代理框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。

AuraKit全栈开发引擎

davepoon/buildwithclaude

AuraKit将一次/aura调用升级为具备34种模式、OWASP SEC-01~15安全规则、13个运行时钩子、模型分层、75%令牌节省与多语言审查能力的全栈开发引擎。

智能体工具调用治理与控制

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。

记忆内容精简压缩器

JuliusBrussee/caveman

该工具能够将自然语言格式的记忆文件（如笔记、偏好设置）精简为高度浓缩的“史前语”格式。其核心目的是在大幅减少输入Token的同时，严格保留代码块、URL、文件路径等所有技术细节和原始结构，确保信息准确性。

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