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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/agentic-awesome-skills
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AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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审计智能体运行证据

audit-agent-run-evidence
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此技能用于独立审计 AI 智能体、网关或自动化工作流的运行记录。通过重构追踪、检查点和工具调用事件，验证成功声明而不依赖自报结果。用户建立合同、构建声明清单、标准化证据、评估见证人并分配裁决，确保多步骤自动化的完整性，区分自主成功与人工辅助结果。
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Azure AI 文档翻译

azure-ai-translation-document-py
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Azure AI 文档翻译 Python SDK 支持批量翻译文档并保持格式，涵盖 Word、PDF、Excel、PowerPoint 等格式。适用于规模化文档翻译，支持多目标语言、术语表和状态跟踪。
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BDI心智状态建模

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使用正式的BDI本体模式，将外部RDF上下文转换为智能体的心智状态（信念、愿望、意图）。支持多智能体系统中的深思熟虑推理、可解释性和语义互操作性。
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AI模型行为透视检测

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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI 自适应行为模式

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此技能使 AI 能够根据特定任务类型（如头脑风暴、编码、调试、审查、教学和部署）调整其操作行为。通过在不同模式（如 BRAINSTORM、IMPLEMENT 和 DEBUG）之间切换，优化性能，确保每个场景都有适当的沟通风格和输出格式。
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RAG 文档清晰度预验证

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清晰度门是一个用于 RAG 工作流的预摄入验证系统。它确保进入知识库的文档经过适当资格认证，通过检查不确定性标记并区分假设与事实。该技能生成清晰度门文档（CGD）并验证来源文件。它通过强制认知质量标准防止幻觉，但在数据摄入前需要人工验证以确保准确性。
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医疗信息分析与健康助手

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此技能作为健康助手，用于医疗信息分析、症状追踪和健康指导。它帮助用户通过基于医疗数据的结构化模式管理健康查询。请注意，此工具不能替代专业医疗建议或专家审查，仅用于信息参考。
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智能体上下文压缩策略

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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

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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
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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

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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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