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搜索 系统架构 ，共找到 153 条记录
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
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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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智能体知识记忆管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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
465
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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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

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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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API设计模式与最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南系统性地介绍了现代API设计的核心原则和决策流程。它指导开发者如何选择合适的架构风格（如REST、GraphQL、tRPC），并掌握版本控制、响应格式、分页处理、身份验证和限流等关键最佳实践，确保构建出健壮、可扩展的后端系统。
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Apollo 参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
172
基于Apollo.io参考架构，用于搭建生产级销售情报系统，涵盖客户端到模型的分层服务、Bull作业、TypeORM模型、REST接口以及CRM和事件驱动集成模式。
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现代软件架构评审专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供顶级软件架构师视角，专注于评审和指导复杂的现代分布式系统。擅长评估系统是否遵循清洁架构、DDD、微服务等主流设计模式，特别适用于评估大型项目的主要设计变更、可扩展性、弹性、安全性和可维护性，确保系统稳健可靠。
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架构决策制定框架

architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个结构化的架构决策框架。它指导用户进行需求分析、权衡取舍评估，并使用架构决策记录（ADR）来系统性地记录和追踪项目中的重要设计决策。适用于任何需要设计、评估或重构复杂软件系统的场景。
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架构设计专家

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Jeffallan/claude-skills
383
为可扩展分布式系统提供资深架构指导，涵盖架构图、ADR记录、技术选型与可扩展性规划，适用于新建或复盘现有系统。
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后端架构模式设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
272
本技能旨在掌握主流的后端架构模式，包括整洁架构、六边形架构和领域驱动设计（DDD）。它指导用户如何从零开始设计、重构或规划可扩展的系统，帮助建立清晰的模块边界和依赖规则，确保系统具有高可维护性和可测试性，适用于大型应用治理和微服务拆分。
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后端架构模式设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
272
本技能旨在掌握主流的后端架构模式，包括整洁架构、六边形架构和领域驱动设计（DDD）。它指导用户如何从零开始设计、重构或规划可扩展的系统，帮助建立清晰的模块边界和依赖规则，确保系统具有高可维护性和可测试性，适用于大型应用治理和微服务拆分。
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