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LangGraph ReAct智能体构建指南

langchain-langgraph-agents
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
本技能指南详细介绍了如何使用LangGraph 1.0的`create_react_agent`构建健壮的ReAct智能体。它着重解决传统代理模型常见的循环（Loop-to-cap）和工具调用错误静默忽略等问题。学习如何定义带类型签名的工具、设置递归限制和使用状态检查点，确保错误能正确传播，从而构建可靠、可控的多步骤工作流。
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LangGraph子图与复杂系统构建

langchain-langgraph-subgraphs
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能深入讲解LangGraph的子图（Subgraph）和组合机制，用于构建复杂的多智能体系统，如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递（P21）和回调函数作用域（P28）等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式，构建可靠、可隔离的复杂工作流。
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AI智能体工具与端点发现

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个远程MCP服务器，专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引，用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口，以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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OWASP智能体安全分类框架

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Tencent/AI-Infra-Guard
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本技能基于OWASP标准，为智能体应用（Agentic Applications）提供了一套标准化的安全风险分类框架。它能够系统地将发现的各类安全问题，如提示注入、工具滥用、身份权限滥用等，映射到十个核心风险类别（ASI01-ASI10）。这对于安全团队评估、分类和解决复杂AI代理系统中的漏洞至关重要。
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Runway AI视频生成开发流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了RunwayML的开发循环支持，用于创意人工智能和视频生成。用户可以通过使用Python SDK，编写代码实现从文本或图像到高保真视频的生成。适用于本地开发环境，支持复杂的视频制作、编辑和媒体生成工作流。
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Shopify商品及目录管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于Shopify平台的综合性工作流，通过GraphQL Admin API管理商品、变体、集合和库存。它支持完整的增删改查（CRUD）操作，包括批量创建变体、更新产品详情、配置价格，以及自动创建智能集合。适用于构建复杂的电商后端集成或目录同步系统。
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智能体技能全周期创建与优化

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libukai/awesome-agent-skills
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本技能提供了一个完整的、结构化的流程，指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段，确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。
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智能体技能优化与诊断

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件，从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题，生成优先级的优化报告（P0/P1/P2），从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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技能调用强制流程指南

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jnMetaCode/superpowers-zh
328
本指南规定了智能体在任何响应或操作之前，都必须调用相关技能（工具）的强制流程。它确立了严格的、不可协商的工作流，要求模型即使面对看似简单的问题，也必须将技能检查作为最高优先级步骤。它指导了技能的使用优先级、跨平台工具调用方式，旨在确保模型具备系统化、纪律性的工作能力。
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子智能体驱动开发工作流指南

subagent-driven-development
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南描述了一个复杂的开发工作流，使用为每个独立任务分派的专用子智能体。它强制实施了两阶段审查流程：首先检查规格合规性，然后检查代码质量。这确保了高度可靠、高质量且快速迭代的开发周期，同时保持了严格的上下文隔离。
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AI技能编写最佳实践

writing-skills
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南详细介绍了如何构建和优化AI智能体的核心“技能”。它涵盖了从结构化编写、遵循最佳实践到通过模拟开发流程（如TDD）来确保技能可靠性的全过程，是提升AI系统可用性的关键参考。
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AI多智能体项目开发编排

ai-team-orchestration
github/awesome-copilot
442
这是一个用于模拟完整软件开发生命周期（SDLC）的流程指南。它定义了如何使用专业AI角色来管理跨职能团队（如开发、测试、DevOps、产品），涵盖了从项目规划、代码管理、缺陷跟踪到最终部署的全流程，确保上下文的连贯性。
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