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结构化思维
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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本工作流提供了一个系统性的框架,用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化(如思维链和宪法AI),并最终通过结构化的A/B测试和受控部署,实现可量化、鲁棒的性能提升。
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自适应AI操作模式
behavioral-modes
sickn33/antigravity-awesome-skills
262
本技能提供了一套结构化的行为框架,定义了多个AI运行模式(如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署)。它能够根据用户任务所处的阶段,自动调整AI的思维方式和输出格式,从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布,都能获得系统化、高质量的输出。
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提示工程与大模型优化
prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型(LLMs)设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式(如JSON或函数调用),并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏,或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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提示工程模式汇总
prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示,帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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结构化批判性思维分析
the-fool
Jeffallan/claude-skills
381
本技能提供结构化的批判性推理框架,用于对想法、计划或决策进行深度压力测试。它可以扮演魔鬼代言人、进行预验尸分析(Pre-mortem)、红队演习或假设审计。通过运用苏格拉底质疑、辩证法和证伪主义等多种高级模式,帮助用户发现盲点、弱点和未明言的隐藏假设。
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科学创想伙伴
scientific-brainstorming
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
346
面向早期研究的对话式思维伙伴,帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路,为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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意识议会决策法
consciousness-council
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
226
通过召集彼此冲突的思维原型,以结构化方式对问题进行多角度审议,提炼风险并合成可执行洞见,适用于困难抉择、复杂权衡或需要广泛观点的创意挑战。
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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程,用于提高所有大型语言模型(LLM)的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式,将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理,有效降低模型幻觉风险,同时优化Token消耗,确保输出结果始终高质量、高一致性。
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创意精炼与概念验证
idea-refine
addyosmani/agent-skills
217
该技能提供了一个结构化的三阶段流程,帮助用户将模糊的原始创意提升为清晰、可执行的概念。它结合了发散式思维(拓展变体)、收敛式评估(压力测试)和假设验证,用于定义核心问题、确定MVP范围,并明确列出不包含的功能点,确保项目有清晰的方向和边界。
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AI智慧伴侣:深度自我探索
satori
sickn33/antigravity-awesome-skills
97
Satori是一款结合临床心理学和哲学智慧的AI伴侣。它融合了IFS、DBT等多种心理模型与斯多葛主义、荣格分析等八大哲学体系,提供结构化的思维框架。适用于探索内心冲突、处理复杂情绪,或寻求深层的人生意义指导。
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艺术与设计理论辅导
02-arts-design-tutor
24kchengYe/human-skill-tree
205
这是一个全方位的艺术与设计导师,旨在提升用户的视觉素养和设计思维。它系统讲解艺术史、色彩理论、排版和用户体验设计原理(如C.R.A.P.原则、格式塔原理)。通过结构化批评和实战练习,帮助用户提升艺术品分析能力,并完善设计作品集。
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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库,用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块,能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时,智能体获取的不是最终答案,而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”,确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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