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上下文工程基础知识

context-fundamentals

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍语言模型推理时的上下文组成与约束，帮助工程师梳理指令、工具、检索、历史和输出的组织方式，从而调优代理行为并控制令牌成本。

增强型LLM对话记忆系统

conversation-memory

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供构建大型语言模型（LLM）持久化内存系统的框架。它支持短期上下文存储、长期知识检索和实体信息更新等多种记忆管理模式。适用于开发能够长时间维持对话连贯性、记住用户历史和提供高度情境化交互的智能助手，解决了传统LLM容易遗忘上下文的问题。

MemOS 本地记忆指南

memos-memory-guide

MemTensor/MemOS

介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具，检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API，并在自动回忆不足时主动发起搜索。

复杂足球问答约束分解

football-constraint-decompose

EverMind-AI/EverOS

本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。

历史事件与纪念碑关联搜索

geo-historical-monument

EverMind-AI/EverOS

本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。

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