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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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技能改进循环

skill-improver
trailofbits/skills
58
利用 plugin-dev 的 skill-reviewer 反复检查并修复 Claude Code SKILL.md 质量问题，通过循环审核和修复直至符合标准，再输出完成标记。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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层级智能体记忆

hierarchical-agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文，记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况，帮助多目录项目避免频繁重复读取。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容，并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer
alirezarezvani/claude-skills
371
本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式，构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制，并对长流程的上下文和成本进行严格控制，确保AI系统的稳定性和可扩展性。
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Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager
alirezarezvani/claude-skills
453
用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。
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从OpenAPI生成MCP服务器

mcp-server-builder
alirezarezvani/claude-skills
158
本工具用于根据OpenAPI规范，自动构建和部署生产级的MCP服务器。它支持Python和TypeScript，能够将API契约转换为结构化的工具定义，自动生成服务器骨架，并进行严格的模式校验。使用场景包括将现有REST API暴露给LLM智能体或构建跨团队共享工具集。
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智能体AI邮箱基础设施

agentmail
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
专为AI智能体设计的邮件基础设施平台。通过REST API提供完整的邮箱服务，包括创建可用的虚拟邮箱、发送和接收邮件、处理外部服务的验证码，以及设置实时的入站Webhook。该系统内置信誉（Karma）机制，确保通信的高可靠性和安全性，适用于复杂的自动化工作流。
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自动化代码循环与工作流设计

autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
171
本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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并行代理任务调度

dispatching-parallel-agents
obra/superpowers
216
当多个独立故障同时出现时，该模式用清晰限定的提示派出多个代理并行调查，最后阅读总结并整合结果，避免顺序排查浪费时间。
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执行实施计划

executing-plans
obra/superpowers
413
指导执行者先审查实施计划，再逐步执行清单中的任务并做验证，最后通过 finishing-a-development-branch 工作流完成，并在遇到障碍时及时求助，提升协作质量。
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