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搜索 AI编排 ，共找到 72 条记录
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Vertex AI多智能体部署专家

adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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多智能体系统优化工具

agent-orchestration-multi-agent-optimize
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个先进的人工智能驱动框架，用于进行多智能体系统的整体性能工程优化。它提供协调的性能分析、工作负载分配和成本感知编排，覆盖数据库、应用层和前端等多个领域。可用于识别系统瓶颈，提高吞吐量，增强复杂智能体工作流的可靠性和效率。
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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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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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Apache Airflow DAG最佳实践

airflow-dag-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG（有向无环图）的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践，用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程，或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。
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Airflow 操作符创建助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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此技能自动处理 Airflow 操作符创建，覆盖 ETL、数据转换、流程编排与流式场景，产出可靠配置并符合业界标准。
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反重力工作流编排

antigravity-workflows
sickn33/antigravity-awesome-skills
133
通过协调 Antigravity 技能链路，按流程指导 SaaS MVP 发布、安全审计、AI 代理搭建和浏览器 QA，推荐最佳流程并在每步确认产出与验证。
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反重力工作流编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
133
通过协调 Antigravity 技能链路，按流程指导 SaaS MVP 发布、安全审计、AI 代理搭建和浏览器 QA，推荐最佳流程并在每步确认产出与验证。
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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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Azure AI项目管理SDK for Java

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sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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防御性Bash脚本编写指南

bash-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
319
本指南旨在掌握编写健壮、安全且可移植的Bash脚本的最佳实践，适用于生产环境、CI/CD流程和关键系统自动化。内容涵盖了严格的错误处理、安全的参数解析、输入验证、进程编排和跨平台兼容性，确保脚本在处理异常输入和故障时依然稳定可靠。
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云原生DevOps全生命周期工作流

cloud-devops
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
涵盖云原生应用开发的全生命周期工作流，提供端到端的最佳实践指导。工作流程覆盖了基础设施的规划与部署（AWS, Azure, GCP, Terraform），容器编排（Kubernetes），以及CI/CD自动化、可观测性监控、安全加固、成本优化和灾难恢复等关键环节。
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