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进化AI策略表面进行优化

本技能用于运行自动化进化流程，系统性地优化AI代理框架（Harness）的七个核心策略表面（如规划器、上下文构建器、评审器等）。通过变异这些策略并进行沙箱评分，可以识别出关键的性能提升点，从而在无需重新训练基础模型的情况下，实现高效的配置调优和性能基线确立。

GEPA基因组审计与检查工具

该工具用于深入审计和检查GEPA（基因演化提示适配）基因组，通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构，渲染出完整的系统提示词，或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。

运行GEPA学习周期优化提示词策略

该工具运行GEPA学习周期，能够自动化地根据评分任务语料库优化和进化策略提示词（policy prompt）。它解决了手动迭代提示词的局限性，通过测量性能提升来确定最佳的“模型基因组”。支持免费的干运行模式，可预估成本，确保在投入实际资源前评估效果。

AI安全检测基准测试

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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。

智能任务路由与模型选择

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该系统通过学习模式和三级路由模型，为任务推荐最佳的执行智能体和模型等级（Haiku, Sonnet, Opus）。它能够输出详细的路由推理依据，确保决策过程可追溯。用户应在开始任何复杂的任务前使用，用数据驱动的决策取代手动选择，并通过记录任务结果来持续优化路由器的准确性。

跨项目智能模式迁移

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本技能通过IPFS实现跨项目的智能模式共享。它允许将一个项目学到的知识模式发布出去，并让其他项目或机器获取和应用这些模式。这解决了知识仅限于项目本地的问题，确保了知识的积累和跨项目复用。

本地LLM推理与微调配置

用于配置本地大型语言模型（LLM）的推理环境。它支持核心模型配置，并通过MicroLoRA进行任务特定的精调，同时利用SONA技术实现实时、持续的微小参数调整，适用于构建高度专业化和自适应的AI系统。

LLM交易代理安全监控

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本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策，确保其符合预设的风险参数，并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。

智能体云环境管理与编排

该技能用于调用Anthropic Claude的托管智能体服务，提供了一个强大的云端运行环境。它支持复杂的、长周期的AI工作流，包括创建环境、接收多轮提示、检查运行状态和资源清理。适用于需要持久状态和高级工具的异步任务。

记忆桥接：统一知识检索

该记忆桥接工具负责将Claude Code生成的本地自动记忆文件导入到中央AgentDB知识库中。它通过生成ONNX向量嵌入、执行去重和索引，从而实现跨所有项目和会话的统一语义搜索。适用于构建上下文感知、知识全面的AI应用。

高级语义记忆检索系统

提供先进的语义记忆检索功能，支持多种检索模式，如混合（稀疏+密集）搜索和图谱RAG（Graph RAG）进行多跳推理。系统集成了MMR去重、时间衰减加权等高级机制，能根据查询类型和知识命名空间，提供高度精准、上下文丰富的最佳结果。

深度嵌套子代理编排

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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。

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