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智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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AI驱动的开发规范循环

ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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Weaviate AI应用蓝图库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式，指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践，是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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AI智能体知识记忆管理系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统，专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆，确保AI代理具备长期的上下文理解能力，并将发现自动同步到项目文档中。
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AI智能循环设计与审计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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数据监控与AI智能体顾问

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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智能体自治协作协议

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。
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能力管理与技能配置

capabilities-manager
infragate/capa
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本技能是AI智能体能力的中央管理层。它以`capabilities.yaml`文件作为“单一事实来源”，用于配置项目中所有的技能、工具、钩子、代理和服务器。用户应在运行任何`capa`命令、集成新能力或解决环境配置问题时使用。
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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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持续目标循环代理编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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