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搜索 Skill ，共找到 4271 条记录
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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。
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处理GitHub PR评论和反馈

address-github-comments
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能指导用户如何使用GitHub CLI（gh）系统性地处理GitHub拉取请求（PR）上的评审意见和问题反馈。流程包括检查评论、计划修复、应用代码更改，并最终回复评论，确保代码审查流程高效且完整。
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Vertex AI多智能体部署专家

adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK（代理开发工具包）构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排（序列/并行/循环）、A2A协议通信、状态管理（内存库）和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流，尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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ADK智能体工程开发

adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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代理上下文自动加载器

agent-context-loader
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
该技能能够自动检测并加载当前工作目录下的`AGENTS.md`文件，将项目特定的代理指令和行为规则无缝地融入到AI的会话上下文中。它确保AI在进行开发任务时，能始终遵循项目设定的定制化高级行为规范，无需用户手动配置或提醒，极大提升了开发流程的自动化和连贯性。
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AI智能体开发指南

agent-development
anthropics/claude-plugins-official
282
本技能提供了一份全面的指南，用于设计和开发用于代码插件的自主AI智能体。内容涵盖了必需的文件结构（YAML前置元数据）、定义智能体角色最佳实践、设计稳健的系统提示词，以及设置清晰的触发条件。当您需要构思、构建或优化智能体的能力，使其能自主处理复杂的、多步骤的任务时使用。
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本地CLI代理流程管理器

agent-manager-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
498
本工具用于管理和协调多个本地CLI代理。它支持在独立的tmux会话中并行启动、停止和监控代理，并可分配任务。该技能适用于需要复杂、多步骤、需要定时调度和实时日志追踪的自动化工作流，是高级系统自动化配置的强大辅助工具。
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智能体协作与开发流程控制

agent-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
403
用于定义和执行多智能体（Multi-Agent）的协作流程。它指导项目架构师如何通过结构化的请求（SPAWN REQUEST）启动不同角色的智能体，管理它们之间的依赖关系，并收集包含工作成果、测试结果和符合度状态的结构化报告，实现复杂的项目迭代开发。
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聚合分析辅助技能

aggregation-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
139
自动激活的聚合辅助技能，面向数据分析领域，提供 SQL 查询、可视化与商业智能的规范化指导，输出可校验、可投入生产的配置和代码。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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