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多智能体团队构建器

affaan-m/everything-claude-code

这是一个交互式的工具，用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域（如工程、市场营销）选择多个角色，然后以并行模式启动它们。最后，它会整合所有智能体的独立分析结果，生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。

并行代理竞赛平台

alirezarezvani/claude-skills

AgentHub 在独立 git 工作树里并行运行多个智能体，通过指标或 LLM 评估结果，选出最优分支合并，适用于代码优化、内容变体或多策略探索。

AgentHub协作消息看板

alirezarezvani/claude-skills

这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。

规范驱动交付管理

automazeio/ccpm

CCPM 覆盖从 PRD 到 epic 再到 GitHub issue 的规范化交付流程，涉及需求规划、史诗拆解、同步、并行执行、状态查看等环节，并要求对确定性查询运行对应脚本。

代码转PRD：需求文档生成

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该工具能够自动逆向分析任何全栈或单栈代码库，生成完整的《产品需求文档》（PRD）。它深入分析路由、组件、API集成和业务逻辑，支持React、Vue、Django、FastAPI等主流技术栈。输出的PRD内容既满足产品经理对业务功能理解的需求，也提供足够的工程细节，可供工程师或AI代理重构整个系统。

评估和排名智能体结果

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用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。

硬预测未来

hard-predict-future

davepoon/buildwithclaude

一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。

合并最佳智能体结果

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用于将智能体评估（AgentHub）流程中表现最佳的智能体分支合并到主基线分支。此功能实现开发周期的收尾，通过合并获胜分支、使用Git标签归档所有失败智能体提交，并清理工作目录，确保代码库历史记录清晰、安全，完成一次完整的迭代流程。

启动并行代理进行任务协同

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该命令用于同时启动N个子代理，让它们在独立的Git工作区内并行处理同一任务。它支持使用预设模板（如优化器、重构器），引导代理采取特定的解决策略。适用于需要多方协作、竞争性尝试的复杂软件工程任务，如代码重构、性能调优和缺陷修复等。

编码代理性能对比评估

affaan-m/everything-claude-code

本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。

上下文预算与LLM优化

affaan-m/everything-claude-code

本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。

GoldRush 多链链上数据

sickn33/antigravity-awesome-skills

Covalent 的 GoldRush API 通过 REST、CLI、SDK 或 WebSocket，支持 100+ 链的余额、价格、交易、DEX 与实时 OHLCV 查询，免除链路整合成本。

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