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搜索 AI Agent ，共找到 467 条记录
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元技能烟雾测试代理

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具，用于元技能创建流程。它通过模拟正向（G3）和负向（G4）烟雾测试，对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数，并返回JSON格式的结果，确保技能的有效性。
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AI智能体离线自进化

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
382
该技能模拟AI智能体的“睡眠周期”，用于离线进行知识和能力的自我优化。它会回顾历史会话，提炼重复任务，并在后台重新运行这些任务，将学到的经验固化到项目的记忆和技能文件中。所有改进提案都经过严格的验证门控，确保只有真正提升能力的知识才能被采纳，实现持续且可衡量的进步。
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子智能体任务委托与执行

sub-agent
opensquilla/opensquilla
429
这是一个通用的入口点，用于委托复杂的、多步骤的自包含任务给专业的LLM智能体（如Codex、Claude Code等）。它利用后台进程管理机制，支持完整的AI驱动子任务生命周期管理，适用于政策审查、报告合成、文档生成或大型代码重构等场景，是实现高级工作流的关键工具。
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Pi 编码代理开发工具

pi-agent
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
291
Pi 编码代理是一个用于构建、扩展和集成高级AI编程能力的最小化终端开发工具。它支持通过SDK、RPC和JSON事件流进行深入集成。开发者可以使用它来创建自定义技能、提供者、TUI组件，并利用网络搜索、视频理解和代理编排等高级功能。
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从代码历史中提取可重用技能

lore
specstoryai/getspecstory
319
该技能能够帮助用户将遍布各类AI代理（如Claude、Codex、Gemini等）的庞大代码历史，提取并结构化为一个持久的知识库。它通过提供可复现的工作流证据，并提供交互式界面，将这些过去的实践提炼成可重用、可安装的技能，从而构建起用户完整的智能体技能生态系统。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构，协调多个子智能体进行实验，并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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需求规格分析专家代理

rex
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
Rex是一个基础的AI代理，其核心功能是将用户输入的模糊需求，转化为精确、清晰、结构化的技术规格。它扮演需求分析师的角色，通过提问、识别边界条件和定义范围（如MoSCoW），确保所有后续的开发阶段（规划、架构、实现）都基于同一份权威文档，从而最大限度地减少猜测和范围蔓延。
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专业技术写作风格指南

agent-style
yzhao062/agent-style
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这是一个用于撰写清晰、精确、正式英文技术散文的进阶规则集。它融合了经典的文学写作原则和现代技术文档的最佳实践。适用于编写研究论文、技术文档、项目提案和发布说明，确保专业度和可读性。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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