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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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Exa神经搜索引擎

exa-search
affaan-m/everything-claude-code
157
通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。
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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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外部研究批判性评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
56
该技能旨在模拟顶会（如NeurIPS/ICML）资深审稿人的视角，为研究提案、论文或实验结果提供多轮次、深度批判性的评审。它能帮助用户识别研究中的逻辑漏洞、缺失的实验验证以及叙述上的弱点，实现技术工作的迭代和完善。
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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
373
这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
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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多步实体链追踪与关联分析

blog-entity-chain
EverMind-AI/EverOS
312
该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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使用Claude进行工具调用与功能实现

clade-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
本指南介绍了如何使用Anthropic的工具调用（Function Calling）功能构建高级AI智能体。它允许Claude根据用户的请求，自动判断是否需要执行外部操作，例如查询数据库、调用API或读取文件。核心流程是：发送用户请求 -> Claude返回工具调用指令 -> 用户代码执行工具 -> 将结果反馈给Claude，从而生成最终的综合回答。这对于构建具备外部交互能力的智能体工作流至关重要。
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Claude工具调用与Agent构建

anth-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
本指南详细介绍了如何利用Anthropic Messages API实现模型工具调用（Function Calling）。它指导用户如何定义外部工具（如查询天气、搜索数据库），并在代码中执行这些工具，并将结果返回给Claude，从而构建具备调用外部系统能力的复杂AI Agent和自动化工作流。
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Anthropic消息批次与异步批量处理

clade-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
293
本指南介绍了Anthropic Message Batches API，用于处理高并发、大规模的AI任务批处理。它允许用户一次性提交高达10,000个请求进行异步处理，非常适合需要对大量文档进行摘要、分类或结构化提取等资源密集型任务。使用流程包括创建批次、轮询状态直至完成（有24小时SLA），最后检索每个请求的详细结果。
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Cohere RAG流程构建

cohere-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG（检索增强生成）流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息，到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。
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