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智能体自调度与编排指南

agent-self-scheduling
sickn33/antigravity-awesome-skills
137
本指南详细介绍了AI智能体任务的定时、循环和周期性调度方法。内容涵盖了外部调度器（如Cron、systemd）和内置调度器（如Hermes），指导用户如何安全地设置心跳任务、实现自动化流程，并避免了常见的调度陷阱，以确保任务的稳定执行。
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基于CDP的浏览器自动化框架

browser-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
157
本技能通过Chrome DevTools Protocol (CDP)驱动真实浏览器，实现复杂的网页自动化和交互。它适用于需要用户可见操作、执行复杂JavaScript或处理登录/状态化会话的场景。当简单的静态页面爬取无法满足需求时，应使用本工具。
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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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跨多智能体同步技能

distribute-skill-to-all-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了如何在本地多个智能体（如Codex, Claude, Pi, Hermes）的技能文件夹中统一分发和同步一个技能。它涵盖了符号链接管理、标准路径和必要的同步流程，确保所有智能体都能发现最新的技能版本，并避免了常见的配置陷阱。
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架构决策记录索引与图谱构建

adr-index
ruvnet/ruflo
265
该技能用于构建和维护所有架构决策记录（ADR）的持久化索引和依赖图谱。它支持v3和插件两种格式，将ADR记录存储到adr-patterns命名空间，并将所有关系（如替代、修订）存储到adr-edges中。当需要初始化ADR跟踪、同步知识图谱或导入外部项目ADR时使用，确保架构历史记录的单一可信来源。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/ECC
248
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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品牌声音一致性构建

brand-voice
affaan-m/ECC
245
该技能能够从真实的来源素材（如帖子、文章、网站文案）中提取独特的风格模式和节奏，构建一套可复用的“品牌声音配置文件”。它能确保品牌在社交媒体、内容营销和对外公关等所有渠道上保持高度一致和辨识度，避免空泛的AI文案。
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按会话分析成本费用

cost-conversation
ruvnet/ruflo
450
该功能提供按单个会话进行成本分析的详细视图。它列出了每个会话的开始时间、消息数量、主要模型和总成本。这对于识别成本最高的会话至关重要，特别适用于项目回顾和评估现有会话模式的可持续性。
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成本数据导出与监控

cost-export
ruvnet/ruflo
492
该技能用于将成本追踪的遥测数据导出，使其可被外部监控系统（如Prometheus、Grafana、Datadog）读取和可视化。它支持Prometheus文本文件和Webhook JSON两种格式，确保成本数据可以实时同步到仪表盘，用于全面的成本监控和报告。
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联邦成本跟踪与监控

cost-federation
ruvnet/ruflo
445
该工具用于消费联邦环境中的支出事件，按对等节点（peer）聚合计算滚动时间窗口（1小时/24小时/7天）的总消耗成本。它核心功能是实现成本熔断器（Circuit Breaker），实时监控并标记超出预设预算阈值的节点，是确保联邦资源健康和稳定的关键监控手段。
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会话消息成本分析

cost-session
ruvnet/ruflo
202
该工具用于对单个会话进行精细的消息级成本拆解。它在识别出异常高成本的会话后，帮助操作人员深入定位成本最高的具体消息。使用者可以详细了解成本的构成，包括输出Token、缓存写入（Cache Writes）和模型升级等，从而掌握模型真正的资源消耗情况。
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跟踪Claude会话成本和使用量

cost-track
ruvnet/ruflo
451
该工具自动从Claude Code会话的JSONL文件中读取令牌使用量，并计算出每种模型的美元成本。它将包含模型、层级和总成本的结构化记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和优化分析提供准确的数据源。
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