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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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GitHub仓库审计与优化大师

openclaw-github-repo-commander
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
这是一个包含七个阶段的综合性GitHub仓库管理工作流。它可以自动化执行仓库审计、垃圾文件清理、深度文档审查、竞品分析和状态验证等关键任务，帮助用户将杂乱无章的代码库提升为达到生产级别的优质项目。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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构建交互式聊天应用组件

build-mcp-app
anthropics/claude-plugins-official
179
本指南详细介绍了如何构建MCP应用，使其能够提供交互式UI资源。开发者可以使用本技能在聊天界面中嵌入复杂的组件，如表单、选项选择器、仪表盘或确认对话框。它指导用户了解组件的架构、主机环境配置以及何时应使用富媒体组件而非纯文本输出。
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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
296
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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构建打包的本地MCP服务器

build-mcpb
anthropics/claude-plugins-official
407
MCPB是一种本地MCP服务器的打包格式，它将服务器代码和其所需的完整运行时环境（如Node.js或Python）捆绑在一起。此功能允许开发者将MCP服务分发到用户设备上，即使设备未预装特定依赖，也能实现本地运行。适用于需要访问本地文件系统、桌面应用或操作系统API的场景。
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Discord 通道配置指南

configure
anthropics/claude-plugins-official
348
指导用户保存 Discord 机器人令牌、查看访问策略以及通过配对码、白名单和策略切换完成通道锁定，确保 Claude 助手可在 Discord 上稳定接入。
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示例命令技能

example-command
anthropics/claude-plugins-official
309
展示了用户调用 Slash 命令的 SKILL.md 结构与 frontmatter 配置，并说明参数解析、工具使用等流程，方便开发者复用模板。
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跨平台智能体技能生成器

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
158
这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入（如文档、截图、代码片段或模糊意图），并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距，实现流程自动化。
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