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搜索 设计系统 ，共找到 333 条记录
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2D游戏开发核心原理

2d-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
245
本指南全面介绍了2D游戏开发的基础原理与最佳实践。内容涵盖了从精灵图集管理、瓦片地图设计、物理碰撞系统（如固定时间步长）、镜头系统（跟随、预判）到平台跳跃和俯视视角等多种游戏类型模式的详细指导。是构建高质量2D游戏体验的必备参考资料。
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A/B测试设计指南

ab-test-setup
coreyhaines31/marketingskills
134
指导团队从假设、样本量、指标到实现与分析，系统搭建 A/B 测试与增长实验体系，确保结论可量化、风险受控。
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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
236
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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AI智能体开发指南

agent-development
anthropics/claude-plugins-official
294
本技能提供了一份全面的指南，用于设计和开发用于代码插件的自主AI智能体。内容涵盖了必需的文件结构（YAML前置元数据）、定义智能体角色最佳实践、设计稳健的系统提示词，以及设置清晰的触发条件。当您需要构思、构建或优化智能体的能力，使其能自主处理复杂的、多步骤的任务时使用。
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智能体知识记忆管理

agent-memory-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
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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AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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AI智能体开发全流程工作流

ai-agent-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
这是一个系统化的多阶段工作流，用于构建复杂的AI智能体系统。它涵盖了从设计单体自主智能体、构建多智能体协作系统，到集成工具和记忆机制的全过程。适用于需要构建生产级、高复杂度AI应用和系统的开发者。
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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

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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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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