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上下文预算与LLM优化

affaan-m/everything-claude-code

本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。

Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。

Transformers.js JavaScript 机器学习

transformers-js

sickn33/antigravity-awesome-skills

在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。

LLM成本优化与架构设计

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alirezarezvani/claude-skills

提供专业的LLM成本优化框架，帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术，系统性地降低AI API支出（可达40-80%）。旨在确保在成本受到严格控制的前提下，维持高质量、可扩展的AI功能。

智能体工具调用治理与控制

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。

OpenViking长期记忆上下文增强

openviking-memory

volcengine/OpenViking

这是一份关于OpenViking长期记忆插件的指南。该插件通过自动提取和存储对话中的关键信息和偏好，显著增强了AI的对话连贯性和记忆能力。它能在回复前自动召回相关上下文，使用户体验更自然、更具个性化。提供了记忆召回、手动存储和删除等核心功能。

LLM提示词优化与调试

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github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents

github/awesome-copilot

在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

TLDR 提示摘要助手

github/awesome-copilot

针对 GitHub Copilot 自定义文件、MCP 服务器文档或相关链接，生成符合 TLDR 模板的简洁摘要，提供示例、上下文感知的篇幅控制，方便快速理解与复用。

高性能强化学习框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。

强化学习算法训练与实现

stable-baselines3

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。

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