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运行DeepSWE编程代理基准测试

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。

智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation

本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。

自主智能体运行框架

autonomous-agent-harness

将 Claude Code 转变为具备持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的全自动智能体系统。利用原生 crons、dispatch、MCP 工具和记忆，替代 Hermes、AutoGPT 等独立智能体框架。适用于持续自动化、定时任务或自指令智能体循环。

自动预测最佳下一步行动

autopilot-predict

该功能利用学习到的模式和当前操作状态，智能预测最合适的下一步执行任务。它能自动引导工作流，高置信度预测会直接执行，低置信度则会根据任务优先级回退。每次任务完成后，系统会记录并更新成功模式，实现流程的持续优化和跨会话的记忆调用。

AI智能体工作流编排

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。

目标导向行动规划系统

该系统实现了目标导向行动规划（GOAP）框架。它能够接收复杂的最终目标，自动分析当前状态与目标状态之间的差距，生成最优的行动序列。在执行过程中，它能持续监控，若遇到任务失败或环境突变，则能及时进行自适应重规划，确保复杂流程的可靠和完整执行。

智能任务模型路由选择

intelligence-route

这是一个智能化的任务规划系统，用于根据任务描述自动选择最佳的AI代理和模型级别（如Haiku, Sonnet, Opus）。它通过结合学习到的历史模式、预测和三层路由机制，取代了手动决策，确保了任务执行的效率和流程的完全可追溯性。

大型语言模型配置与微调

用于配置本地部署的大型语言模型（LLM）推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调，或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。

Anthropic托管智能体云运行时

本技能提供Anthropic Claude托管智能体运行时，专为运行复杂的、长时或异步的AI任务设计。与本地WASM代理不同，托管运行时提供了一个完整的云容器环境、持久化的文件系统和跨轮次的稳定状态管理。它覆盖了智能体的完整生命周期，包括创建、发送提示、检查状态、查看事件日志和最终终止。

机器学习工程工作流

提供机器学习工程的结构化工作流，涵盖模型开发、训练、评估与部署，适用于高效管理端到端机器学习项目。

深度嵌套子代理编排

nested-subagents

用于编排深度嵌套的子代理树结构，支持多达五层级的任务委托。其核心价值在于上下文管理：它确保了深层工作流的每个阶段都能获得独立的上下文窗口，避免了父级代理的上下文预算被庞大且复杂的中间状态信息所占据。适用于需要按层级进行分解、研究、验证和合成的复杂任务流程。

神经网络模式训练与巩固

用于训练和巩固系统学习到的神经网络模式。它实现了智能管线中的“蒸馏”（DISTILL）和“巩固”（CONSOLIDATE）阶段，能够从成功任务中提炼经验，并通过SONA或MicroLoRA进行高效的多域适应，最终将知识固化到长期存储中。

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