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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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Azure AI项目开发套件(.NET)
azure-ai-projects-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
76
这是一个用于.NET环境的高级SDK,用于管理Azure AI Foundry项目中的核心组件。开发者可以使用它来构建复杂的AI应用,包括创建和管理智能体(Agents)、连接数据源、处理数据集、部署模型,以及设置知识检索索引。适用于将高级AI能力集成到企业级应用中。
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Azure密钥保险库Python管理
azure-keyvault-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
本指南提供了使用Python安全管理Azure Key Vault的完整解决方案。它支持安全存储和检索密钥、密码(Secret)、加密密钥和数字证书。开发者可以使用此SDK进行加密、解密、签名等高级加密操作,确保应用程序的敏感数据和凭证得到最高级别的保护。
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Azure监控日志与指标查询SDK
azure-monitor-query-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
240
这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言(KQL)查询,从日志分析工作区获取日志数据,并检索各种资源指标(如CPU使用率、网络流量等)。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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Azure Key Vault密钥管理(Java)
azure-security-keyvault-secrets-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
本SDK为Java环境设计,提供全面的Azure Key Vault密钥管理功能。它使开发者能够安全地存储、检索、更新、列出、删除和恢复敏感配置信息,如API密钥、数据库密码和连接字符串。适用于构建遵循最佳安全实践的生产级应用。
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开源嵌入向量数据库
chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据,支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成(RAG)、语义搜索和文档检索,特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理
exa-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
186
用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制,支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重,以及最关键的基于令牌预算的内容筛选,确保检索内容能适配大型语言模型(LLM)的上下文窗口,是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。
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Exa搜索API:完整实战示例
exa-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本指南提供了使用 Exa SDK 的全套代码示例,涵盖了从基础元数据搜索到深度内容提取、相似页面查找和内容获取的所有核心功能。适用于开发者进行 Exa API 集成或学习高级检索增强生成(RAG)的完整工作流。
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Figma 自动化工具
figma-automation
davepoon/buildwithclaude
74
通过 Rube MCP + Composio 自动化 Figma 操作,支持文件数据、组件/令牌提取、图片导出、评论管理及项目浏览,按步骤调用工具并先检索最新 schema。
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Firebase与Vertex AI全栈集成
firebase-vertex-ai
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
279
用于指导端到端的全栈应用开发,实现Firebase平台(Auth, Firestore, Hosting等)与Vertex AI/Gemini的深度集成。支持构建高度安全、具备数据检索增强生成(RAG)等功能的AI驱动应用,覆盖完整的开发、部署和运维流程。
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LangChain RAG管道构建与实践
langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成(RAG)管道。它覆盖了从数据加载(支持PDF、CSV、TXT等)到文本分块、生成嵌入向量,再到将向量存储在各种向量数据库(如FAISS, Pinecone)中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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