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搜索 Scope ，共找到 43 条记录
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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层级智能体记忆

hierarchical-agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文，记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况，帮助多目录项目避免频繁重复读取。
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知识学习固化为项目规则

promote
alirezarezvani/claude-skills
369
此技能用于将自动记忆中发现的成功、重复出现的模式（即临时学习）正式化，并将其升级为项目核心指令集中的永久规则。这确保了最佳实践成为项目强制性的通用规范，显著提高了未来所有AI交互和开发周期的一致性和准确性。当一个临时笔记被证明是至关重要的、可重复的指导原则时，应使用此功能。
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提示优化助手

boost-prompt
github/awesome-copilot
144
通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。
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地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
129
这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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实验完整性审计

experiment-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
432
在宣称实验结果之前审计实验完整性。通过独立跨模型评审检查伪造基准真值、评分归一化造假、虚构结果及实验范围不足等问题，确保实验结论真实可信，防止无诚信约束的智能体产出虚假实验数据。
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ISO 42001 AI管理系统审计

aims-audit
alirezarezvani/claude-skills
248
专业的AI管理系统(AIMS)审计工具，基于ISO 42001标准进行压力测试。它涵盖范围定义、风险登记、政策合规性及与其他质量安全体系的集成性等六个关键审计领域，是进行认证前准备或年度内部审计的必备流程。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2
affaan-m/ECC
50
这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。
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AAAI会议投稿策略指南

aaai-conference-on-artificial-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
147
本指南帮助作者为顶级的通用人工智能会议（如AAAI）定位和优化学术论文。它指导作者如何明确研究范围、构建核心贡献论点、提供充分的实验证据（如消融实验、基线对比），并与相关领域和其他顶级会议进行战略性比较，确保论文符合会议评审标准。
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人工智能论文复现指南

aaai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本技能帮助研究人员强化 AAAI 论文提交的可复现性标准。涵盖实验可追溯性、种子报告、计算披露及数据集许可。用户学习将主张映射到证据，审计检查清单，并为 Phase-1 评审员准备工件，以验证 AI 领域的严谨性。
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