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ADK智能体构建器
adk-agent-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
通过 Google ADK 与 Claude 组合，快速生成具备 React 循环、多智能体协作、工具扩展、工作流自动化及测试骨架的生产级智能体。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式
autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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可靠自治智能体指南
autonomous-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
89
介绍构建可靠自治代理的原则、模式、分解策略与工具，强调领域约束、人工审核与审计以阻止错误级联。
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LangChain常见错误排查指南
langchain-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
311
本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。
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LangGraph 智能代理框架
langgraph
sickn33/antigravity-awesome-skills
132
LangGraph 生产级框架，帮助构建有状态多角色 AI 代理，涵盖图构建、状态管理、持久化、人工参与与 ReAct 模式，适用于 Python 后端部署。
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音素级发音训练工作流
speak-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
该工作流提供专业的音素级发音分析，能够深入识别用户语音中的薄弱环节，而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环，生成详细的弱点报告，并提供针对性的练习短语，从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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高管团队多智能体协作协议
agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
336
该协议定义了用于C级高管团队的复杂多智能体协作规则。它指导AI代理如何进行跨职能分析、模拟董事会会议，并强制执行深度限制、循环调用预防等硬性规则，确保业务洞察的准确性和可追溯性。
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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
271
该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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学术论文自动优化循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
61
这是一个用于自动优化学术论文的循环流程。它模拟了多轮的同行评审机制，利用强大的大模型对论文进行全方位的评估，包括理论逻辑、结构完整性及视觉呈现。流程会自动生成详细的评审意见、应用修复，并重新编译LaTeX源文件，持续迭代直到达到最佳的学术发表状态。
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自动研究迭代评审循环
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
258
这是一个自动化、多轮次的深度研究评审系统。它模拟顶尖审稿人的流程，利用AI模型（如Codex MCP）持续审查、找出关键缺陷、并指导修正，直至内容达到预设的优秀标准或达到最大迭代次数。适用于需要系统性、高严谨度迭代优化的学术论文或复杂技术文档。
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自动研究论文迭代评审
auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
386
该技能提供一个自主的、迭代式的研究论文评审循环，模拟了严格的同行评审过程。它利用外部兼容OpenAI的LLM API，对研究内容进行反复打分、批判和弱点识别。该流程将持续迭代改进内容，直到LLM给出积极评估或达到最大轮次限制。非常适用于学术论文撰写、技术文档和复杂提案的深度打磨。
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