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智能体开发环境诊断

improve-my-agent-setup
data-goblin/power-bi-agentic-development
321
本技能为智能体开发环境提供全面的健康检查。它能系统地审计技能、上下文、内存、工具、配置和工作流程习惯等所有组件，找出效率低下的点和改进空间。通过详细报告和分步修复指导，帮助用户持续优化其智能体工作环境，确保系统精简高效。
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SkillOpt-Sleep：智能体离线自我进化

skillopt-sleep
alirezarezvani/claude-skills
283
SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”，使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话，挖掘重复任务，并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中，并通过严格的验证门控机制，只采纳真正有效的、可增量的改进，从而提高代理的长期工作能力。
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自适应PR代码评审器

pr-review
tech-leads-club/agent-skills
162
这是一个先进的GitHub PR评审编排协议。它具有高度的自适应性，不会强制执行固定规则。相反，它会首先探测项目现有的标准，包括测试运行器、架构约定和需求规范，然后并行启动六个专业子代理进行评审。最终在GitHub上提供一套全面、定制化的代码评审和总结。
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端到端流程总结技能

e2e-summary-skill
langgenius/dify
381
该技能用于将用户提供的输入内容精炼为一段简洁的总结。它专为开发环境（如Agent Builder）中的端到端（E2E）覆盖率测试而设计。生成的总结既确保了内容的全面性，也强制包含E2E_SUMMARY_SKILL_PASS标记，便于流程验证。
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RuView智能体与RVF系统集成

ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体（Agent）的流程能力深度集成到RuView的传感系统（RVF）中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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角色工具配置

omp-roles
agentscope-ai/QwenPaw
480
定义 spawn_subagent 中各角色可用工具与技能的配置规则，明确执行、评审、规划、测试等子代理边界，便于安全一致地调度子代理。
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代码安全扫描与补丁生成

claude-security
anthropics/claude-plugins-official
312
这是一个专业的代码安全审计工具，用于识别代码库中的潜在漏洞。它支持扫描整个代码仓库、审查指定更改（如分支差异或单个提交），并生成经过多重验证的修复补丁文件。所有发现都需要用户手动审核和应用，确保安全可靠。
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综合智能营销洞察报告

intelligence-report
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
344
该工具根据品牌积累的综合数据，生成全面的营销智能洞察报告。它综合所有代理和渠道的知识，识别跨代理模式、分析信心分级，并生成可执行的行动手册。适用于进行季度战略规划、回顾品牌知识体系或发现知识盲区，从而提升决策信心。
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统一记忆系统，用于智能体上下文管理

unified-memory
affaan-m/ECC
313
统一记忆系统为多个自主智能体（如Claude、Codex等）提供一个持久、可检查的上下文层。它允许智能体保存工作状态、传递上下文、恢复任务，并在不同范围（项目、团队、用户）内搜索共享的项目知识，确保工作流程的连续性。
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AAMAS成果物评估指南

aamas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南为学术论文（尤其针对AAMAS）提供了一套完善的成果物打包流程，用于支持多智能体系统（MARL）和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现，内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议，而不能仅是模型本身，以保证学术评审的严谨性。
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AAMAS论文终稿准备指南

aamas-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
316
本指南详细指导作者如何将接受的、匿名的会议投稿转换为最终的、公开的终稿版本。内容涵盖去匿名化（如恢复作者信息、致谢）、更新会议元数据、处理多智能体论文的版面重排，以及如何在不扩大核心贡献的前提下融入评审阶段的承诺，确保稿件符合严格的出版标准。
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多智能体博弈实验审计指南

aamas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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