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智能体技能优化与诊断

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件，从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题，生成优先级的优化报告（P0/P1/P2），从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。

用户通用信息档案管理

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memodb-io/Acontext

本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。

通用研究知识结构化编译器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。

认知推理与智能体校验系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。

发现未收录的日文NLP资源

find-new-resources

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

该技能用于搜索和发现Awesome Japanese NLP资源列表中尚未收录的最新日文自然语言处理（NLP）资源、工具和库。它帮助开发者和研究人员追踪日文语言技术的最新进展，或为资源列表准备贡献。

研究论文维基自动填充

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于自动化填充研究论文维基百科（wiki）中的待办（TODO）部分。该技能读取论文的脚手架页面，从多个外部学术源获取信息，并将占位符部分（如研究方法、核心结果、开放问题等）自动重写为连贯的摘要段落，帮助构建完整的知识库。

发现相似的日语NLP工具

similar-resources

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

该技能用于查找日语自然语言处理（NLP）领域功能相似的替代品或相关工具。用户只需提供一个特定的GitHub仓库URL、仓库名或工具名（如mecab、fugashi），系统便会利用内置数据集和高级语义匹配算法，根据共享的类别、标签和描述词，扩大搜索范围，提供完整的替代方案。

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