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多智能体系统优化工具

agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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自适应AI操作模式

behavioral-modes
sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能提供了一套结构化的行为框架，定义了多个AI运行模式（如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署）。它能够根据用户任务所处的阶段，自动调整AI的思维方式和输出格式，从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布，都能获得系统化、高质量的输出。
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BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。
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专家级商业分析与数据策略

business-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
该技能模拟了一位专家级商业分析师，专注于将复杂的业务数据转化为可执行的战略洞察。它涵盖了现代商业智能（BI）、AI预测建模、KPI/OKR框架设计、财务分析和流程优化等多个领域。适用于需要进行数据驱动决策、构建业务指标或制作高层报告的场景。
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代码文档与API规范生成

code-documenter
Jeffallan/claude-skills
141
专业的代码文档化工具，用于生成、格式化和验证全面的技术文档。它支持多种标准，包括Python的Google/NumPy docstrings、TypeScript的JSDoc以及完整的OpenAPI/Swagger规范。功能包括自动检测代码语言和框架，并使用doctest和OpenAPI linter等工具对代码示例进行严格验证，确保文档的准确性和可维护性。
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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
90
Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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智能体系统评估框架

evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。
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Gamma 企业级RBAC权限控制

gamma-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本技能提供了一个完整的企业级角色权限控制（RBAC）框架，用于增强Gamma API的集成安全性和可扩展性。由于Gamma的API key为工作区级别，本方案强制在应用层实现精细化的用户权限管理（如访客、查看者、编辑者、管理员）。它集成了权限中间件、多租户隔离、使用配额控制和详细审计日志，适用于复杂的企业级SaaS场景。
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基于规范生成RESTful API

generating-rest-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
502
本技能能够根据OpenAPI规范或数据库模式，自动生成完整、生产级的RESTful API代码。它支持多种主流后端框架（如Express, FastAPI, Spring Boot），并自动实现标准的CRUD操作、分页、过滤、数据校验和认证中间件，极大地加速了后端API的搭建周期。
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测试报告生成器

generating-test-reports
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
114
汇总多个框架的测试结果，计算覆盖率、通过率和趋势，并生成 HTML、PDF 或 JSON 报告，便于 CI/CD 运行后的测试报告、覆盖率分析、失败排查或历史对比。
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Guidance 约束生成框架

guidance
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
222
Guidance 通过正则、语法、选择约束等机制控制大模型输出，确保生成合法 JSON/XML/代码，规范日期邮件等格式，自动修复 Token 边界，并用 Python 式上下文管理构建多步工作流。
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国际化与本地化最佳实践

i18n-localization
sickn33/antigravity-awesome-skills
497
本指南全面介绍了国际化（i18n）和本地化（L10n）的最佳实践。它指导开发者如何构建支持多语言、多区域和从右到左（RTL）布局的应用程序。内容覆盖了React、Next.js和Python等主流框架的实现模式，并提供了处理日期格式、数字格式和翻译键的最佳实践。
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