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熵盒具身智能知识编译器

entropy-box
sickn33/agentic-awesome-skills
286
面向具身智能开发的智能体知识编译器，通过咨询、检索与证据核验，将论文、ROS 包、模型、数据集与基准编译为结构化知识图谱，帮助把有界技术需求组装成有来源支撑的实现路径与开发工作流。
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提取结构化文档数据

extract-document-data
sickn33/agentic-awesome-skills
443
从发票、工资单和合同等文档中提取结构化字段，并附带页面引用。每个值标注来源页码和置信度，缺失值报告为未找到而非幻觉。支持 PDF、PNG 和 DOCX 文件。适用于会计、合规和数据解析任务，确保准确性。使用 Stipple API 处理。
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事实核查X完整版

fact-check-x-complete
sickn33/agentic-awesome-skills
75
比较一个或多个AI回答中的事实主张，对照公开主要来源验证其引用，并生成带有证据链接的事实核查报告，无需安装捆绑的浏览器运行时。
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深度多源研究综合报告

go-in-depth
sickn33/agentic-awesome-skills
426
这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度，并行搜索信息，并通过对抗性验证机制（3票制）对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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Azure AI 托管智能体

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sickn33/agentic-awesome-skills
145
使用 Azure AI Projects SDK 构建基于容器的 Azure AI 托管智能体。涵盖安装、认证、ImageBasedHostedAgentDefinition 参数、版本管理、资源分配、协议版本及工具配置。
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Jev 文档证据提取与验证

jev-documents
wuyoscar/jev-skill
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定位、选择并验证文档或代码库中的证据。支持源片段提取、段落重排序和主张检查。保留引用并处理无匹配结果，使用图工具进行精确代码查找。适用于进行基于证据推理的 AI 代理。
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基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

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sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。
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多智能体任务编排器

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sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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AI 驱动 PPT 生成与文档分析

nanobanana-ppt-skills
sickn33/agentic-awesome-skills
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此技能支持 AI 驱动的 PPT 生成，能够分析文档并整合风格化图片。适用于需要自动化制作演示文稿的用户，可根据源材料添加视觉增强效果。适合快速原型制作和内容摘要成幻灯片，提高办公效率。
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Neon AI 网关

neon-ai-gateway
sickn33/agentic-awesome-skills
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内置于 Neon 分支的统一 LLM 推理层：一个凭证、一个 OpenAI 兼容 API，即可访问七家供应商的前沿与开源模型。无需改写代码即可切换模型，兼容标准 SDK，并让 AI 请求随分支隔离。
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Nika 确定性工作流自动化

nika
sickn33/agentic-awesome-skills
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Nika 是一个开源 Rust 引擎，将可重复的 AI 任务捕获为可检查的 YAML 工作流文件。它在消耗令牌前审计工作流，强制执行成本预算，并在本地或云端提供商上执行。适用于需要审计跟踪和确定性执行的每日摘要、ETL 和多步骤管道，而非自主编码。
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动态多智能体工作流引擎

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sickn33/agentic-awesome-skills
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Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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