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Chatfai 自动化工作流

chatfai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
380
通过 Rube MCP 接入 Chatfai 工具包，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认当前 schema，再确认连接处于 ACTIVE 状态，最后用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 且携带 memory 参数执行自动化任务。
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健康助手：医疗信息分析与指导

claude-ally-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
404
本技能旨在提供全面的健康支持，能够帮助用户分析复杂的医疗信息，持续追踪症状变化，并提供个性化的健康生活指导。适用于需要进行初步健康监测、了解病症信息和自我管理的场景。
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研究点子头脑风暴工具

brainstorming-research-ideas
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
218
通过十套结构化的创意框架引导研究者，从模糊好奇到具体可行的研究建议，适用于探索新问题、项目转型或寻找高价值切入点。
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开源嵌入向量数据库

chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据，支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成（RAG）、语义搜索和文档检索，特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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AI高级语义上下文恢复

code-refactoring-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
这是一个用于恢复和重建复杂项目上下文的高级系统。它适用于分布式、多智能体AI工作流，通过语义向量搜索和精确的知识筛选，确保长周期AI项目知识的高保真度和连续性，实现无缝的上下文管理和状态恢复。
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混淆矩阵生成器

confusion-matrix-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
在机器学习训练场景中，自动响应混淆矩阵生成器相关请求，提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置，帮助快速完成模型评估。
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Claude 应用执行桥

connect
ComposioHQ/awesome-claude-skills
216
将 Claude 连接到 Gmail、Slack、GitHub、Notion 等上千服务，让它直接发邮件、建工单、发消息和更新数据库，实现真正的行动执行。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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AI工作流上下文恢复

context-management-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
这是一个复杂的内存管理系统，用于在复杂的、分布式的多智能体AI工作流中，恢复、重构和维护项目上下文。它专注于高级语义记忆重构，利用语义向量搜索、相关性排序和冲突解决机制，确保知识的连续性与历史信息的保真度。
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动态上下文管理与编排

context-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。
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会话学习模式提取

continuous-learning
affaan-m/everything-claude-code
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在 Stop 钩子结束会话时自动分析 Claude Code 日志，抽取可复用模式并保存为学习技能，持续捕捉错误解决、调试技巧以及项目约定，免去人工整理。
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