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动态上下文管理与编排

context-manager

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。

智能体内存系统设计

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。

Data Commons 客户端

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 Data Commons 的 Python 客户端，可解析实体、查询人口、经济、健康等公共统计数据，并结合 Pandas 处理观测记录，适合探索知识图谱中的统计关系。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

认知智能体心智状态建模

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。

PrimeKG精准医学图谱查询

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。

理解代码架构

Lum1104/Understand-Anything

分析代码库并生成互动知识图谱，展示架构与组件关系，支持全量重建、增量更新以及自动更新配置等流程，提高项目理解效率。

知识图谱代码助手

understand-chat

Lum1104/Understand-Anything

借助 `.understand-anything/knowledge-graph.json` 的项目图谱引导分析元数据、节点、边与层级，帮助开发者快速理解代码上下文与依赖。

代码知识图谱可视化

understand-dashboard

Lum1104/Understand-Anything

该工具用于启动一个交互式Web仪表板，以可视化地展示目标代码库的知识图谱。它可以帮助开发者直观地掌握整个项目的结构和复杂关系，清晰地描绘出模块间的依赖关系和代码的知识网络，从而大幅提升对复杂代码库的理解效率。

图谱驱动的差异分析

understand-diff

Lum1104/Understand-Anything

通过 understand-diff 技能将当前 git 变更与知识图谱对照，快速定位修改文件、潜在影响组件及风险，辅助评审或合并决策。

入职引导指南生成器

understand-onboard

Lum1104/Understand-Anything

通过知识图谱自动生成项目入职引导，从架构层次、关键文件到学习路径全面呈现核心信息，并标出复杂热点，帮助新成员快速适应。

领域流程提取器

understand-domain

Lum1104/Understand-Anything

从代码库里提取领域、业务流程和步骤信息，可复用已有知识图谱或进行轻量扫描，最终生成可在看板中交互查看的流程图，并经过验证保存。

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