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Qwen代码代理运行

code-mate-qwen-code
CherryHQ/cherry-studio
203
无头运行Qwen Code，用于仓库分析和编码任务。将工作委托给AI代理，解析JSON输出并处理认证错误。适用于自动化代码审查、错误分析和重构，无需交互界面。
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电脑操作智能体

computer-use-agents
sickn33/agentic-awesome-skills
108
构建能够像人类一样与计算机交互的 AI 智能体，包括查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本。涵盖 Anthropic 的 Computer Use 和 OpenAI 的 Operator 等框架，专注于基于视觉的控制、沙箱化和安全性。适用于桌面自动化、GUI 自动化和浏览器代理任务。
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智能体上下文压缩策略

context-compression
sickn33/agentic-awesome-skills
60
本技能涵盖 AI 智能体会话历史压缩策略，用于管理上下文窗口限制。重点优化任务总令牌数而非单次请求令牌数。包括锚定迭代摘要、不透明压缩等技术。同时解决工件轨迹完整性问题，并提供基于探针的评估方法，确保压缩过程中关键信息如文件路径和决策不被丢失。
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大模型上下文退化模式

context-degradation
sickn33/agentic-awesome-skills
257
本技能涵盖语言模型随上下文长度增加而出现的可预测性能退化模式，包括中间丢失效应、上下文中毒和干扰。它有助于通过理解注意力机制和上下文工程策略，诊断代理故障并设计生产环境中的弹性系统。
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上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/agentic-awesome-skills
380
本技能涵盖语言模型上下文工程的核心概念，包括系统提示、工具定义、检索文档、消息历史和工具输出。它解释了注意力机制、上下文窗口及渐进披露策略，旨在优化令牌使用并提升代理性能。
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人工智能上下文管理专家

context-manager
sickn33/agentic-awesome-skills
463
本技能专注于高级人工智能上下文工程，管理动态信息流、向量数据库和知识图谱。它协助构建智能记忆系统，优化上下文窗口，并编排多智能体工作流。适用于需要连贯状态管理、RAG 实现和语义检索策略的企业级 AI 应用，以提升系统性能和可靠性。
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上下文优化技术

context-optimization
sickn33/agentic-awesome-skills
71
上下文优化技术通过压缩、掩码、缓存和分区策略，扩展有限上下文窗口的有效容量。旨在更好地利用可用资源而非增加窗口大小。包括总结上下文、隐藏冗长输出、复用 KV 缓存及任务分区，以降低 AI 代理系统的成本和延迟。
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大语言模型上下文窗口管理

context-window-management
sickn33/agentic-awesome-skills
167
本技能涵盖优化大语言模型上下文窗口的策略，以防止上下文污染。包括摘要、修剪、路由和优先级排序等技术，用于有效管理令牌预算。开发者可以使用这些方法构建多轮对话系统，特别是在上下文长度受限的情况下，利用 tiktoken 和 LangChain 等工具进行实现。
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大语言模型对话记忆系统

conversation-memory
sickn33/agentic-awesome-skills
259
本技能涵盖大语言模型（LLM）对话的持久化记忆系统实现。包括短期、长期及实体记忆，用于增强跨会话的上下文保留能力。核心功能涉及记忆整合、检索策略及将记忆集成到提示词中。适用于构建对话式 AI 应用，常结合 Mem0、LangChain 或 Redis 等工具使用。
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CrewAI 多智能体协作编排

crewai
sickn33/agentic-awesome-skills
262
使用 CrewAI 构建协作式多智能体团队：定义智能体角色、目标与背景，设计带依赖关系的任务，并通过顺序或层级流程编排智能体协作，支持记忆、工具集成、规划与 Flow 工作流。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/agentic-awesome-skills
56
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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自动加密货币业务拓展智能体

crypto-bd-agent
sickn33/agentic-awesome-skills
225
该技能包旨在构建专业的AI智能体，实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程：包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计，以及设计了包含人工审核环节的BD流程，适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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