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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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LoRA模型空间构建与发布

huggingface-lora-space-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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AI智能循环设计与审计

loopy
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245
该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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动态多智能体工作流编排

odw
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292
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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智能体自治协作协议

polis-protocol-a-self-optimizing-city-of-agents
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这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
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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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
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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深度研究需求提示生成

research-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求，转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题，确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性，适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

run-deep-swe
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
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。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
297
本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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结构化AI智能体内省调试

agent-introspection-debugging
affaan-m/ECC
364
该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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