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多智能体系统架构设计

agent-designer
alirezarezvani/claude-skills
136
这是一个用于设计、架构和评估复杂多智能体系统的全套工具箱。它提供从系统架构模式（如群体、分层）、智能体角色定义，到通信协议、工具设计原则和安全防护的全面指导，帮助构建稳健、可扩展的AI工作流。
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可靠自治智能体指南

autonomous-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
介绍构建可靠自治代理的原则、模式、分解策略与工具，强调领域约束、人工审核与审计以阻止错误级联。
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数据管道策略护栏

clay-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
该系统为数据富集管道提供全面的策略护栏。它强制执行信用额度限制，阻止敏感个人身份信息（PII）的富集，并对输入数据进行严格的验证。适用于处理大规模、高敏感度数据的场景，确保数据安全性和合规性。
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Rails项目 Conductor 配置

conductor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能用于为需要在 Conductor 环境下运行的 Rails 项目进行全套配置。它负责创建项目必需的启动脚本和配置文件，并更新了 Rails 核心配置项（如 Sidekiq、Cable 等），确保项目能够正确处理环境隔离、端口和 Redis 连接，从而支持并行代码代理的稳定运行。
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文档签协议流钩与事件处理

documenso-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
308
本技能用于配置和处理Documenso的Webhook事件，实现文档生命周期的实时通知。它指导用户如何在文档创建、签署完成、打开、拒绝等关键节点设置安全的网络钩子（Webhook）端点。适用于需要根据文档状态变化（如签收成功、流程失败）自动触发后续业务流程（如更新CRM、发送提醒、记录审计日志）的场景。
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事件溯源与CQRS架构设计

event-sourcing-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
363
专注于事件溯源、CQRS和事件驱动架构（EDA）的专家级技能。掌握事件存储设计、读写模型分离、Saga流程编排及最终一致性处理。适用于构建复杂、需要完整审计记录和时间点数据回溯的微服务系统，实现高可靠的业务流程管理。
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内容策略与使用防护栏

exa-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
本技能提供了一套全面的外部搜索API防护机制，用于增强系统的稳定性和安全性。它实现了内容审核（过滤不良内容）、领域白名单/黑名单限制、查询内容清洗、结果时效性检查，以及关键的按用户配额限制，确保API调用结果的可靠性和合规性。
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网络爬虫策略与合规防护

firecrawl-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
251
这是一个用于Web爬虫管道的自动化策略防护系统。它能强制执行复杂的爬取规则，包括禁止爬取的域列表、API配额预算控制、内容质量检测（过滤错误页面、内容过少等）以及按域名限速。确保爬取过程合法合规，系统运行稳定，并优化资源消耗。
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LlamaGuard 内容审核

llamaguard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型，能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险，支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。
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结构化API日志记录与监控

logging-api-requests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
实现全面、结构化的API请求日志记录和监控。该技能能够捕获性能指标、关联ID和安全审计信息，并自动进行个人身份信息（PII）脱敏。适用于微服务环境的系统调试、性能分析和满足严格的合规性审计要求。
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Mistral AI核心工作流：高级聊天完成

mistral-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
本工作流指南全面介绍了 Mistral AI 的全套生产级聊天完成模式。涵盖了多轮对话管理、实时流式传输、使用 JSON Schema 进行结构化输出，以及强大的内容保护（Guardrails）和审核功能。适用于构建专业级、高可靠性的对话式AI应用和聊天界面。
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LLM可编程安全防护

nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。
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