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AI驱动内容营销专家

content-marketer
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
本技能模拟一位顶尖内容营销战略家，擅长利用AI工具和数据分析，构建全方位的数字内容营销体系。其覆盖从SEO优化、多平台分发、邮件自动化到性能分析的全流程，帮助用户创建高转化、高可见度的内容资产。
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内容安全策略生成助手

content-security-policy-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
在提及内容安全策略生成器时自动响应，提供逐步指导、产线级配置与标准校验，帮助掌握认证、输入校验与安全编码等基础安全技能。
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Contentful 空间自动化管理

contentful-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
217
通过 Composio Contentful 工具在 Claude Code 中直接管理 Contentful 空间，可列出空间、获取版本等元数据并重命名空间，无需离开终端即可完成空间级配置。
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Contentful GraphQL 操作自动化

contentful-graphql-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
117
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动执行 Contentful GraphQL 操作，先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取现行 schema，再用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 确认连接并通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 执行符合参数规范的调用，兼顾会话、分页与 memory 规范。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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情境驱动的开发流程指南

context-driven-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
本指南将项目上下文（Context）视为与代码同等重要的核心资产。它指导用户建立系统化的项目文档（包括产品愿景、技术栈、工作流等），确保开发过程的每一步都具备高度的结构化和一致性，特别适用于管理复杂系统和与AI模型协作进行开发。
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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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AI工作流上下文恢复

context-management-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
这是一个复杂的内存管理系统，用于在复杂的、分布式的多智能体AI工作流中，恢复、重构和维护项目上下文。它专注于高级语义记忆重构，利用语义向量搜索、相关性排序和冲突解决机制，确保知识的连续性与历史信息的保真度。
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动态上下文管理与编排

context-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。
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上下文优化策略

context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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直觉驱动的知识进化系统

continuous-learning-v2
affaan-m/everything-claude-code
293
这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。
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Control D 自动化指南

control-d-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
214
通过 Composio 的 Rube MCP 编排 Control D 操作，强调先发现工具、确认活跃连接、按 Schema 调用，确保自动化流程稳定运行。
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