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GAIA基准测试提交流程
gaia-submission
ruvnet/ruflo
411
用于指导用户完成完整的GAIA基准测试流程。它涵盖了从环境验证、成本预估到模型运行的全周期,最终生成一份符合HAL协议的签名提交包,确保了AI模型测评结果的完整性和权威性。
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深度多源研究综合报告
go-in-depth
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度,并行搜索信息,并通过对抗性验证机制(3票制)对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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目标导向行动规划系统
goal-plan
ruvnet/ruflo
165
该系统实现了目标导向行动规划(GOAP)框架。它能够接收复杂的最终目标,自动分析当前状态与目标状态之间的差距,生成最优的行动序列。在执行过程中,它能持续监控,若遇到任务失败或环境突变,则能及时进行自适应重规划,确保复杂流程的可靠和完整执行。
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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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GEPA基因组审计与检查工具
harness-gepa
ruvnet/ruflo
159
该工具用于深入审计和检查GEPA(基因演化提示适配)基因组,通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构,渲染出完整的系统提示词,或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。
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运行GEPA学习周期优化提示词策略
harness-learn
ruvnet/ruflo
440
该工具运行GEPA学习周期,能够自动化地根据评分任务语料库优化和进化策略提示词(policy prompt)。它解决了手动迭代提示词的局限性,通过测量性能提升来确定最佳的“模型基因组”。支持免费的干运行模式,可预估成本,确保在投入实际资源前评估效果。
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编排自定义AI智能体框架
harness-mint
ruvnet/ruflo
185
该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架,支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制,默认处于模拟运行(Dry-run)模式,不会修改调用仓库根目录,确保了开发流程的确定性和可控性。
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AI安全检测基准测试
harness-security-bench
ruvnet/ruflo
468
用于运行先进的AI安全检测基准测试(ADR-155)。它在受控的真值语料库上,系统地评估AI安全检测能力,提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比,为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。
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智能任务模型路由选择
intelligence-route
ruvnet/ruflo
460
这是一个智能化的任务规划系统,用于根据任务描述自动选择最佳的AI代理和模型级别(如Haiku, Sonnet, Opus)。它通过结合学习到的历史模式、预测和三层路由机制,取代了手动决策,确保了任务执行的效率和流程的完全可追溯性。
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跨项目知识模式共享
intelligence-transfer
ruvnet/ruflo
369
本技能提供跨项目智能模式共享的能力,通过IPFS将一个项目学习到的知识模式发布到去中心化网络。其他项目可以从网络中拉取这些模式,并将其安全合并到本地状态中。这尤其适用于新项目启动时引入先验知识,或在多个项目间进行知识成果的整合。
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伊托数据图谱研究代理设计
ito-data-atlas-agent
affaan-m/ECC
139
该技能用于设计伊托数据图谱代理的架构,专注于复杂的量化研究流程。它帮助进行市场发现、构建候选预测市场篮子、草拟参数修改,并将结果交由人工审核。本技能仅用于工作流和架构规划,不执行任何实时交易指令。
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大型语言模型配置与微调
llm-config
ruvnet/ruflo
169
用于配置本地部署的大型语言模型(LLM)推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调,或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。
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