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处理GitHub PR评论和反馈

address-github-comments
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能指导用户如何使用GitHub CLI（gh）系统性地处理GitHub拉取请求（PR）上的评审意见和问题反馈。流程包括检查评论、计划修复、应用代码更改，并最终回复评论，确保代码审查流程高效且完整。
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ADR 生成器助手

adr-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
161
在技术文档流程中自动化生成架构决策记录（ADR），提供行业规范、可直接应用的代码/配置片段，并对 API 文档、用户指南及文档自动化输出进行校验。
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Azure AI智能体开发框架

agent-framework-azure-ai-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流，可通过集成外部函数（工具）、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力，并管理会话线程，适用于开发企业级的生产级AI应用。
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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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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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部署容器化Azure AI智能体

agents-v2-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
使用Azure AI Projects SDK的ImageBasedHostedAgentDefinition，构建基于自定义容器镜像的托管式AI代理。这套流程适用于需要复杂业务逻辑、精确资源控制（CPU/Memory）和集成代码解释器等高级功能的生产级AI应用。
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性能指标集中汇总

aggregating-performance-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
将应用、系统、数据库、缓存、队列及外部服务的性能指标集中，协助制定统一命名规则、选择聚合与可视化工具并配置告警，提升监控效率与问题响应速度。
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AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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