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AI智能体知识记忆管理系统
agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
249
这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统,专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆,确保AI代理具备长期的上下文理解能力,并将发现自动同步到项目文档中。
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反欺骗与完整性检查
anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱,例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具,提供结构化的完整性程序和反向证据,确保输出结果基于事实和最高的正直标准,有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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Azure AI 语言对话分析
azure-ai-language-conversations-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
255
本技能指导开发者使用 azure-ai-language-conversations Python SDK实现对话语言理解 (CLU)。它教授如何通过 ConversationAnalysisClient 分析对话意图和实体,构建复杂的自然语言处理 (NLP) 功能,并将语言理解能力集成到应用中。内容涵盖了使用 DefaultAzureCredential 等最佳实践。
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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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AI模型选择与性能比较器
huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务(例如编程、推理、视觉或RAG)寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜,并结合用户设备的硬件内存限制(如VRAM或RAM)进行筛选,最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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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
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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数据监控与AI智能体顾问
monte-carlo-monitoring-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口,分析用例重要性,并自动创建数据质量监控(包括表、指标和校验)。此外,它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性,确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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Neon AI 网关:统一大模型调用
neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
Neon AI 网关提供单一的API和凭证,即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程,消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型,并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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动态多智能体工作流编排
odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
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
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
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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