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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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Perplexity API集成模式与最佳实践

perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
52
本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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Retell AI语音代理限速管理

retellai-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
本技能旨在为使用Retell AI构建语音代理和电话自动化系统提供速率限制和错误处理模式。它指导开发者如何处理API调用中的限速（429）和认证问题（401），确保应用在复杂的语音交互场景下保持稳定性和高可用性。
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PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
135
torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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AI伦理与公平评估

validating-ai-ethics-and-fairness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
利用 ai-ethics-validator 插件审查 AI/ML 模型与数据集中的伦理风险、公平性问题与偏见，并在用户提出伦理审查或偏见检测时提供报告与缓解建议。
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持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
382
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。
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基于文件系统的上下文工程

filesystem-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制，用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件，系统能够实现按需、精准地检索信息，而不是将所有内容一次性加载到提示词中，从而大幅提高效率和稳定性。
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托管智能体开发基础设施

hosted-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题，提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成，以及需要大规模扩展的AI工作流系统。
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LLM提示词结构化优化

ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
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。
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AI可引用性评分

geo-citability
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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为网页内容提供 AI 引用性评分，识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题，并给出重写建议，让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。
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多源深度研究助手

deep-research
affaan-m/everything-claude-code
433
使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理，交付含出处的研究报告，适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。
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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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