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模型上下文协议工具开发

mcp-tool-developer

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在构建完整的模型上下文协议（MCP）服务器和工具。它覆盖了从定义工具模式、资源到最终部署的整个开发生命周期。支持使用TypeScript和Python，帮助开发者将自定义功能和API封装成可靠的AI代理工具。

推荐系统管道架构设计

recsys-pipeline-architect

affaan-m/everything-claude-code

本技能提供了一个系统化的框架，用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型（源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用），适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景，如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。

优化 Simplicité 日志并结构化

optimize-simplicite-logs

github/awesome-copilot

该技能用于解析原始、复杂的 Simplicité 日志文件（.txt），并将其转换为结构化的 JSON 格式。它能够过滤掉冗余的噪声数据，仅提取关键字段（如时间戳、日志级别、正文），从而显著降低AI上下文窗口所需的Token量，提高排错效率。

AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。

上下文知识库搜索与检索

mksglu/context-mode

本工具用于搜索持久化的FTS5知识库，该知识库存储了已索引的项目文档、本地代码和会话记忆。它允许用户通过特定的查询和来源范围，高效地检索技术细节或项目上下文，避免将大量原始资料重新阅读到对话中，从而极大提高信息检索效率。

项目记忆与约束管理

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于捕获和持久化用户在项目开发过程中产生的关键决策、规则和约束。它将这些上下文信息结构化地存储在项目记忆库中，确保后续的AI代理或工作步骤能够随时查阅原始意图，避免信息丢失，尤其适用于记录架构、技术选型和设计规范。

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