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Claid AI 自动化

claid-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
271
通过 Rube MCP 驱动的 Composio Claid AI 工具包，实现先搜索工具、校验连接激活再按模式调用多工具执行，从而自动化 Claid AI 任务并保持会话与内存一致性。
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健康助手：医疗信息分析与指导

claude-ally-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
404
本技能旨在提供全面的健康支持，能够帮助用户分析复杂的医疗信息，持续追踪症状变化，并提供个性化的健康生活指导。适用于需要进行初步健康监测、了解病症信息和自我管理的场景。
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Claude代码开发最佳实践指南

claude-code-guide
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
这份指南旨在提供一个全面参考，帮助用户最大化利用Claude Code（一个智能体编程工具）的潜力。内容涵盖了最佳实践、项目配置模板（CLAUDE.md）、高级提示工程技巧和调试策略，指导用户实现高效、可靠的自主软件开发流程。
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AI高级语义上下文恢复

code-refactoring-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
这是一个用于恢复和重建复杂项目上下文的高级系统。它适用于分布式、多智能体AI工作流，通过语义向量搜索和精确的知识筛选，确保长周期AI项目知识的高保真度和连续性，实现无缝的上下文管理和状态恢复。
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Codeinterpreter 自动化操作流程

codeinterpreter-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
226
指导如何通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 Codeinterpreter 操作：先搜索工具和 schema、检查连接、再按要求调用工具，复用 session、填充 memory 并注意分页和字段类型。
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Coinmarketcal 自动化

coinmarketcal-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
145
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Coinmarketcal 操作，先搜索工具和模式，再管理连接并按当前 schema 规范执行多工具流程，确保会话重用和内存参数一致。
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币排行自动化操作指南

coinranking-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
204
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Coinranking 工具包自动化币排行操作，强调先搜索工具、确认连接、遵守 schema、复用会话与批量执行等关键步骤，确保流程稳定可靠。
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视觉驱动电脑操作代理

computer-use-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
用于构建能够观察屏幕、推理决策、操控鼠标键盘的 AI 代理，兼顾 Anthropic 与 OpenAI 的 Computer Use 以及开源方案，强调沙箱隔离与安全控制。
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领先计算机视觉架构师

computer-vision-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
提供设计、实现和优化前沿计算机视觉流程的专业指导。涵盖实时目标检测（YOLO26）、基于提示的语义分割（SAM 3）以及利用视觉语言模型（VLM）进行高级视觉推理。适用于机器人、自动驾驶和工业检测等场景，尤其擅长3D重建和边缘侧部署优化。
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宪法式人工智能安全

constitutional-ai
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
359
介绍如何通过自我批判的监督训练和 RLAIF 强化训练，构建无需人工标签也能减轻有害输出的宪法式 AI 安全体系，适用于 Claude 等助手的安全对齐。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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