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自动化问题到拉取请求流程

meta-issue-to-pr-autopilot
opensquilla/opensquilla
321
这是一个元技能，自动化了处理GitHub Issue的完整流程。它能获取Issue上下文，委托给子代理执行修复，使用摘要功能生成PR描述，并最终通过GitHub命令行工具提交拉取请求（PR）。最适用于范围小、需求清晰的问题，模拟完整的开发工作流。
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长运行构建监控与故障诊断

meta-long-running-build-watchdog
opensquilla/opensquilla
121
该元技能充当长运行任务（如CI构建或模型微调）的守护进程。通过tmux持续监控输出，当任务失败时，它会自动调用子代理进行诊断、提出修复方案，并将完整的诊断和修复记录到内存中，适用于复杂的自动化调试场景。
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Sentry错误诊断与问题分类

sentry-triage
ComposioHQ/awesome-codex-skills
465
该工具用于自动化诊断Sentry捕获的生产环境错误。通过Composio CLI，它能自动拉取完整的Issue详情、堆栈跟踪、事件和怀疑的提交代码。它能将堆栈帧映射到本地源代码，帮助开发者无需手动复制粘贴即可快速定位问题、提出修复方案，并对问题进行分类。
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技能优化：智能体睡眠学习循环

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
246
SkillOpt-Sleep提供了一个智能体自我提升的机制。它通过模拟“睡眠”或“梦境”周期，自动回溯分析历史会话，提炼出重复任务，并通过实际运行进行巩固。它将学习到的知识固化为持久的记忆和技能，并采用“保留集门控”机制，确保只有严格验证过、能提升性能的知识才能被采纳，实现长期能力的系统性提升。
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委派子代理完成任务

sub-agent
opensquilla/opensquilla
455
本技能提供了一个通用的入口点，用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型（如Codex、Claude Code、Pi）驱动的子代理。它适用于元技能流程图（DAG）中的步骤，执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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Pi代码智能终端开发框架

pi-agent
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
490
Pi Agent是一个最小化但高度可扩展的终端编程工具，用于构建复杂的AI应用和工作流。它允许开发者集成自定义AI模型、服务商、技能和TUI组件。无论是命令行脚本、数据解析，还是通过SDK、RPC或JSON流进行高级任务编排、网络搜索，都能在一个统一的环境中实现。
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钉内/钉外工作提醒助手

ding
tanweai/pua
176
该助手提供一套批判性的工作框架，帮助用户区分公司内部的流程口径（钉内）与客观的真实证据和用户体验（钉外）。它指导用户将复杂的任务分解为“目标、验收标准、动作、证据、风险”等可验证要素，确保工作交付基于事实，而非仅仅依靠汇报的体感或流程的通关。适用于职场项目管理和状态汇报。
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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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实现规划与项目蓝图生成

alex
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Alex可以将抽象的需求文档转化为精确、可执行、并考虑到依赖关系的实现计划。它负责构建关键路径、将功能分解为原子化微任务，并为每个任务定义清晰的完成标准(DoD)。适用于软件开发流程的规划阶段，确保从概念到具体步骤的流畅过渡。
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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
211
Arbor提供自主优化（AO）循环，用于针对可量化目标持续迭代改进复杂的工件，例如模型、智能体或数据管道。它采用假设树精炼（HTR）方法，将研究过程结构化为持续的假设树，追踪每次实验的假设、洞察和证据。该系统特别适用于长周期的优化任务，并通过保留的测试集来防止过拟合，确保优化过程的累积性和可审计性。
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