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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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ADK智能体工程开发
adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践,强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化,确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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Vertex AI ADK基础设施
adk-infra-expert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
使用 Terraform 构建生产级 Vertex AI ADK 代理引擎基础设施,包含 Agent Engine 运行时、14天代码执行沙箱、Memory Bank、VPC Service Controls 与安全 IAM 权限,保障多代理环境部署。
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代理上下文自动加载器
agent-context-loader
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
该技能能够自动检测并加载当前工作目录下的`AGENTS.md`文件,将项目特定的代理指令和行为规则无缝地融入到AI的会话上下文中。它确保AI在进行开发任务时,能始终遵循项目设定的定制化高级行为规范,无需用户手动配置或提醒,极大提升了开发流程的自动化和连贯性。
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多智能体系统设计与评估
agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
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该工具用于设计、生成和评估复杂的多智能体系统。它能够指导用户从需求定义开始,选择最佳的编排模式(如主管、群体、流水线),生成兼容各大平台的工具规范,并详细分析运行日志,找出性能瓶颈、成本超支和延迟问题,确保构建出可靠的生产级自动化工作流。
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AI智能体开发指南
agent-development
anthropics/claude-plugins-official
282
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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大语言模型智能体评估
agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型(LLM)智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断,深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控,帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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Azure AI智能体开发框架
agent-framework-azure-ai-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
373
使用此SDK可以在Azure AI Foundry上构建持久化、功能强大的AI智能体。它支持复杂的对话工作流,可通过集成外部函数(工具)、代码解释器和网络搜索等功能扩展能力,并管理会话线程,适用于开发企业级的生产级AI应用。
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Agent 邮件自动化
agent-mail-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP Agent Mail 工具,指导用户先搜索工具、确认连接、遵循架构并执行工作流,保障操作可靠自动化。
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本地CLI代理流程管理器
agent-manager-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具用于管理和协调多个本地CLI代理。它支持在独立的tmux会话中并行启动、停止和监控代理,并可分配任务。该技能适用于需要复杂、多步骤、需要定时调度和实时日志追踪的自动化工作流,是高级系统自动化配置的强大辅助工具。
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智能体知识记忆管理
agent-memory-mcp
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
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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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