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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
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本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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实现规划与项目蓝图生成

alex
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Alex可以将抽象的需求文档转化为精确、可执行、并考虑到依赖关系的实现计划。它负责构建关键路径、将功能分解为原子化微任务，并为每个任务定义清晰的完成标准(DoD)。适用于软件开发流程的规划阶段，确保从概念到具体步骤的流畅过渡。
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目标完整性与对齐协议

atlas-contract
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个目标完整性治理协议，用于确保AI在执行复杂、多阶段任务（如API开发、数据持久化）时，能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件，强制设置关键检查点，有效防止流程中的“目标偏离”。
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持续集成与部署自动化

dep
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此技能负责将已通过测试的代码转化为可部署的生产级系统。它涵盖了完整的DevOps流程，包括使用Docker进行容器化、构建和管理CI/CD流水线（自动化测试、安全扫描），配置环境参数和密钥管理，以及生成基础设施即代码（IaC）配置，确保系统具备完整的可观测性和回滚机制。
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项目规划架构师：八维文档生成

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本技能用于将模糊或概念性的项目想法，系统性地转化为八份结构化、相互关联的规划文档。它在编码前就建立了一个项目开发全流程的“单一真相源”（Source of Truth），清晰定义了产品需求、技术选型、用户流程和设计规范，是启动新项目的理想工具。
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学术论文研究工作流助手

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这是一个专业的学术文献研究助手，通过Python CLI调用语义学者和arXiv等API。它可以帮助用户根据主题搜索学术论文、获取详细元数据、进行引用影响分析、下载PDF并提取文本内容，从而构建完整的学术研究工作流。
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AI智能体协作基座构建

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用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座（Harness）。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施，确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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PageSpeed/Lighthouse性能审计增强

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这是一个结构化的工作流，用于全面审计和优化网站性能。它覆盖Lighthouse的四大支柱（性能、可访问性、最佳实践和SEO），系统分析核心网页指标（如LCP, CLS）、渲染阻塞资源、安全头部和ARIA合规性，提供可执行的修复方案。
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系统规模基准与容量规划

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份系统架构师的参考指南，提供了用于估算系统资源的定量基准和公式。内容涵盖用户量级到RPS的转换、存储和带宽估算、主流技术（数据库、消息队列）的扩展性限制，以及从1K到10M DAU的容量规划，是设计高可用、可扩展系统的必备知识。
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AccInt智能体记忆循环解决

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该技能利用AccInt的内存组件协议（MCP），帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架，并用实际证据（如通过测试、合并成功）正式记录任务的最终结果，确保开发流程的连贯性和可靠性。
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循证编码工作流指南

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本技能为编码工作提供一套严谨的、循证式的操作流程。它强调在编写代码时必须遵循“先检查、记录目标、基于证据、最后验证”的完整周期。适用于复杂的开发任务、调试或需要将跨模型提示词转化为可靠、可验证的项目规则时使用，确保输出具备极高的可靠性和可追溯性。
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