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ADK智能体工程开发

adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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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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Adyntel 工作流自动化

adyntel-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
386
指导如何通过 Rube MCP 连接 Composio 的 Adyntel 工具集，先获取实时工具架构，再检查连接并执行多工具工作流，兼顾会话复用、内存参数和分页处理。
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
136
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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Agent 邮件自动化

agent-mail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
263
通过 Composio 的 Rube MCP Agent Mail 工具，指导用户先搜索工具、确认连接、遵循架构并执行工作流，保障操作可靠自动化。
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智能体知识记忆管理

agent-memory-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能提供了一个持久化、可检索的混合内存系统，专为AI智能体设计。它作为一个知识管理中心，用于存储和检索项目中的长期记忆，包括系统架构、最佳实践模式和关键决策记录。这确保了重要的知识不会丢失，能够随时被智能体调用，极大地增强了系统的可追溯性和一致性。
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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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智能体协作与开发流程控制

agent-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
402
用于定义和执行多智能体（Multi-Agent）的协作流程。它指导项目架构师如何通过结构化的请求（SPAWN REQUEST）启动不同角色的智能体，管理它们之间的依赖关系，并收集包含工作成果、测试结果和符合度状态的结构化报告，实现复杂的项目迭代开发。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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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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