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Pinecone RAG系统构建指南
pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成(RAG)系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索(Hybrid Search)以及高级元数据过滤等核心步骤,适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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图像生成与编辑工作流
image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能提供了一个完整的图像生成和编辑工作流,使用 Google 的 Gemini Nano Banana Pro 模型(gemini-3-pro-image-preview)。适用于生成视觉素材、创建Logo、编辑照片或制作产品模型等任务。它采用稳定的文件级请求方式,确保能处理复杂的图像数据和API调用。
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检测AWS CloudTrail异常行为
account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
290
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志,建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式,如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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AI模型选择与性能比较器
huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务(例如编程、推理、视觉或RAG)寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜,并结合用户设备的硬件内存限制(如VRAM或RAM)进行筛选,最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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AI智能循环设计与审计
loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
245
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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智能体支付执行
agent-payment-x402
affaan-m/ECC
314
为 AI 智能体增加 x402 支付执行能力,支持按任务预算、支出控制和非托管钱包,适用于 API 付费、服务购买及智能体间结算。
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智能体自我评估与反思系统
agent-self-evaluation
affaan-m/ECC
450
本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度,提供证据支持的打分卡和具体改进建议,将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。
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代理知识库查询与管理
agentdb-query
ruvnet/ruflo
432
该技能提供了一个统一的接口来查询和管理存储在AgentDB中的复杂知识。它支持高级检索机制,如语义路由、分层召回、因果图构建和上下文综合。适用于需要可靠地跨会话存储、检索和搜索复杂关联知识的场景。
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持续学习行为模式提取器
continuous-learning-v2
affaan-m/ECC
50
这是一套高级的持续学习系统,能够通过捕获代码会话中的行为(如用户修正、工具使用等),自动提取原子级的“行为本能”(Instincts)。它会根据置信度对这些模式进行评分,并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理,确保不同项目知识的隔离与复用。
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LLM成本基准测试
cost-benchmark
ruvnet/ruflo
387
该技能用于运行结构化和对抗性语料库的全面基准测试。它测量了增强器(booster)模型与主流LLM基线(如Gemini、Anthropic)的性能和成本效率。结果以可验证的JSON报告持久化,是发布和审计模型性能声明的关键环节。
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动态自学习智能体架构
daa-agent
ruvnet/ruflo
79
该工具用于创建和管理具有动态智能体架构(DAA)的智能体。与静态配置不同,DAA智能体能够根据互动持续学习,并基于性能指标调整行为,实现跨智能体知识共享。它可以帮助用户创建、监控学习状态、评估性能,并主动触发适应和知识传播,从而构建持续优化的高级AI工作流。
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进化AI策略表面进行优化
harness-evolve
ruvnet/ruflo
412
本技能用于运行自动化进化流程,系统性地优化AI代理框架(Harness)的七个核心策略表面(如规划器、上下文构建器、评审器等)。通过变异这些策略并进行沙箱评分,可以识别出关键的性能提升点,从而在无需重新训练基础模型的情况下,实现高效的配置调优和性能基线确立。
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