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搜索 AI技能 ，共找到 1563 条记录
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基于TDD的工作流程实现

conductor-implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
347
该技能旨在指导用户根据既定的实现计划，严格遵循TDD（测试驱动开发）工作流来完成复杂的开发任务。它涵盖了从环境准备、任务识别、编写失败测试、实现代码、重构，到阶段提交和最终验证的全生命周期过程，确保开发过程具备高度的结构化和可追溯性。
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基于工作单元的Git回滚

conductor-revert
sickn33/antigravity-awesome-skills
53
本技能提供了一个结构化的、具备Git意识的撤销机制。它允许用户根据整个工作流（Track）、特定阶段（Phase）或单个任务（Task）来精准回滚版本历史。该功能包含严格的预检查、详细的执行计划展示，并安全地按时间顺序执行Git回滚，确保了复杂流程撤销的准确性和可追溯性。
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Rails项目 Conductor 配置

conductor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能用于为需要在 Conductor 环境下运行的 Rails 项目进行全套配置。它负责创建项目必需的启动脚本和配置文件，并更新了 Rails 核心配置项（如 Sidekiq、Cable 等），确保项目能够正确处理环境隔离、端口和 Redis 连接，从而支持并行代码代理的稳定运行。
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项目进度和状态追踪

conductor-status
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
该技能用于全面展示Conductor项目的当前状态和进度。它整合了项目信息、各个功能分支（Tracks）的进展、任务状态以及潜在的阻塞点。它可以生成高层次、可操作的报告，帮助用户了解项目整体健康状况和下一步行动指南。
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AI驱动内容营销专家

content-marketer
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
本技能模拟一位顶尖内容营销战略家，擅长利用AI工具和数据分析，构建全方位的数字内容营销体系。其覆盖从SEO优化、多平台分发、邮件自动化到性能分析的全流程，帮助用户创建高转化、高可见度的内容资产。
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内容安全策略生成助手

content-security-policy-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
在提及内容安全策略生成器时自动响应，提供逐步指导、产线级配置与标准校验，帮助掌握认证、输入校验与安全编码等基础安全技能。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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模型上下文衰减模式

context-degradation
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时，性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈，并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。
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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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动态上下文管理与编排

context-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
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。
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上下文优化策略

context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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大型语言模型上下文管理

context-window-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
本技能集提供了一套高级的、结构化的LLM上下文管理策略。内容涵盖了智能总结、动态修剪、上下文路由和Token预算分配，旨在有效防止“上下文衰退”。它是构建复杂、长流程、多轮对话式AI系统的关键技术。
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