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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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动态多智能体工作流引擎

open-dynamic-workflows
sickn33/antigravity-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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技能优化：智能体睡眠学习循环

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
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SkillOpt-Sleep提供了一个智能体自我提升的机制。它通过模拟“睡眠”或“梦境”周期，自动回溯分析历史会话，提炼出重复任务，并通过实际运行进行巩固。它将学习到的知识固化为持久的记忆和技能，并采用“保留集门控”机制，确保只有严格验证过、能提升性能的知识才能被采纳，实现长期能力的系统性提升。
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图像生成与编辑工作流

image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个完整的图像生成和编辑工作流，使用 Google 的 Gemini Nano Banana Pro 模型（gemini-3-pro-image-preview）。适用于生成视觉素材、创建Logo、编辑照片或制作产品模型等任务。它采用稳定的文件级请求方式，确保能处理复杂的图像数据和API调用。
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管理思虑流程帧队列

accint-frames
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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跨模型任务派发与评审

dispatch
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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可验证智能体循环框架

agent-harness
alirezarezvani/claude-skills
299
将领域目标编译为可验证任务计划，使用领域技能逐项执行并由控制器运行机器检查；预算耗尽时升级人工处理，拒绝在未验证前假装完成。
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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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