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LLM 代理评估策略

agent-evaluation

sickn33/antigravity-awesome-skills

为质量工程师提供的 LLM 代理评估方法，融合行为回归、能力评估、可靠性指标与对抗测试，重点发现基准测试无法捕捉的生产问题。

Azure 代理框架

agent-framework-azure-ai-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

借助Microsoft Agent Framework Python SDK，在Azure AI Foundry上构建持久化代理，涵盖工具、托管服务、流式响应和会话线程。

代理上下文压缩策略

context-compression

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍如何在代理会话中推进上下文压缩，将优化目标调整到每项任务的总令牌成本，配合结构化摘要、触发策略与探测式评估，保证文件路径、决策与状态被持续追踪。

上下文退化模式

context-degradation

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析大语言模型随上下文增长出现的退化规律，涵盖中间遗失、上下文污染、干扰与混淆等类型，帮助定位问题、调整上下文结构并提升长会话鲁棒性。

上下文优化策略

context-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍通过压缩、掩码、缓存与分区等手段提升有限上下文窗口的有效容量，适用于长会话、生产级代理或文档处理，附带判定优化时机、摘要策略、观察掩码、KV 缓存复用及预算管理等实践方法。

上下文窗口管理

context-window-management

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于大规模对话中的上下文工程，通过合理管理令牌、分层摘要和调度策略来避免上下文退化与信息流失。

光标上下文优化管理

cursor-context-management

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导 Cursor IDE 用户掌握上下文窗口限制、精准 @ 提及和会话管理，避免上下文溢出，让 AI 更快更准地反馈。

Cursor 模型选择

cursor-model-selection

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在 Cursor 中配置并选择 AI 模型，了解可用模型、按任务需求挑选、设定默认与会话模型，同时控制成本以获得最佳结果。

Gong 会话自动化助手

gong-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 的自然语言命令自动化获取 Gong 通话的录音、转录、详细分析、说话人统计以及工作区信息，支持按日期段和筛选条件精细访问通话资产。

LangChain 调试包

langchain-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

LangChain 调试包通过收集环境信息、跟踪日志与最小复现脚本，生成诊断数据包，便于编写故障报告与排查复杂问题。

AI 助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导开发者打造具备自然语言理解与上下文管理的智能对话系统，提供集成方案、实践指引与验证方法，确保 AI 助手具备实际价值。

记忆系统设计

sickn33/antigravity-awesome-skills

设计短期、长期与图谱记忆架构，让代理在会话间保持持续性、实体一致性，能基于积累的知识进行推理和决策。

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