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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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高管AI代理间协作协议

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alirezarezvani/claude-skills
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本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。
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智能体文档维护指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于创建和维护项目核心的智能体指令文档（AGENTS.md）。本指南指导如何提取和组织项目所需的最小化、高信号的结构化信息，包括包管理器命令、文件级操作和项目约定，目的是为AI智能体提供最简洁、最精准的执行指引。
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AI引擎引用优化

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alirezarezvani/claude-skills
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指导团队审视 AI 可见性，重构内容以生成可提取答案，并追踪 ChatGPT、Perplexity、Google AI、Claude、Gemini 及 Copilot 等的引用，帮助内容获得生成式搜索的引用而非仅排名。
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网站数据分析追踪系统构建

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alirezarezvani/claude-skills
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本技能指导用户从零开始构建、审计和调试网站的完整数据分析追踪系统。它涵盖GA4、Google Tag Manager和事件分类法（taxonomy），确保所有关键用户行为都被准确记录，为后续的数据决策提供可靠且高质量的分析基础。
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生产级REST API端点构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建健壮、生产级REST API端点的综合指南。它覆盖了API开发的整个生命周期，包括输入验证、集中式错误处理、认证授权、CRUD操作、分页和API文档生成。使用该技能可以确保后端服务安全、可扩展，并遵循行业最佳实践。
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需求模糊时提问与澄清

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时，使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息，确保在实际开发之前，对项目的理解达到共识，避免返工和误解。
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深度代码上下文分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个严格的框架，用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论，持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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AWS Bedrock智能体核心管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家，用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择（如运行时、记忆、身份验证等）到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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AWS CDK开发与基础设施即代码

aws-cdk-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供关于使用AWS Cloud Development Kit (CDK)构建、重构和验证AWS云基础设施的全面指南。内容涵盖TypeScript和Python的最佳实践，包括资源命名规范、Lambda函数开发，以及使用cdk-nag等工具进行多层部署前验证。帮助用户实现健壮、可重复的IaC。
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