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搜索 Wit AI ，共找到 1727 条记录
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多云成本优化策略指南

cost-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供系统化的多云成本优化方法论，覆盖AWS、Azure和GCP等主流云平台。内容涵盖了资源右缩容、预留容量利用、数据生命周期管理和成本监控等最佳实践，帮助用户有效降低云支出，同时维持高性能和高可靠性。
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CrewAI 多智能体架构师

crewai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用CrewAI构建角色化多智能体协作，设计代理人物、任务与流程，配置记忆与规划，在结构化工作流中协调复杂任务。
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CrewAI多智能体协作编排

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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CrewAI 提供多智能体角色协作与顺序/层级流程编排，结合记忆与内置工具，适用于生产级自动化任务，不依赖 LangChain。
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自动加密货币业务拓展智能体

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能包旨在构建专业的AI智能体，实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程：包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计，以及设计了包含人工审核环节的BD流程，适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。
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C# .NET Core高级开发专家

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Jeffallan/claude-skills
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作为高级开发专家，精通C#和.NET 8+生态系统，专注于构建高性能、云原生的应用。覆盖全栈开发，包括构建RESTful API（Minimal/Controller）、使用EF Core实现数据持久化、采用CQRS模式进行架构分层，以及构建Blazor组件。严格遵循异步编程、DTO映射和错误处理等最佳实践。
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CTE 查询构建助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在数据分析场景中自动激活，提供 CTE 查询构建的标准实践指导、可生产的 SQL 片段和结果校验，适用于商业智能、可视化或统计分析相关需求。
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AI代码辅助与智能对话

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份关于使用AI编程助手进行代码开发和调试的指南。它详细介绍了聊天面板和行内编辑功能，让用户可以进行对话式的代码辅助、代码重构和架构讨论。通过使用@符号引用文件、代码块、文档等上下文，极大地提升了开发效率和代码理解深度。
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Cursor AI模型密钥配置管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在Cursor编辑器中配置“自带密钥”（BYOK）功能，以连接OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure等主流AI模型服务。用户可以通过配置自己的API密钥来绕过默认配额限制，实现成本的直接管理，并确保可以访问所需的专业级模型。内容涵盖了配置步骤、安全最佳实践和成本监控。
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代码库索引与语义搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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专业的代码库索引工具，将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索（@Codebase），能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点，极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。
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AI多文件代码工作流管理

cursor-composer-workflows
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个强大的AI编程助手，专注于处理跨越多个文件的复杂、系统性代码任务。它支持AI根据现有代码模式，一次性完成完整功能的脚手架搭建、代码重构、API生成、测试编写和技术栈迁移（如CSS模块到Tailwind）。它能协调多个文件间的修改，并提供完整的Diff预览，确保开发流程的连贯性和准确性。
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AI编程上下文管理

cursor-context-management
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在AI编程环境中（如Cursor）优化上下文窗口的使用。它教会用户如何通过策略性地使用@提及、管理上下文信息和利用代码库、文档等多种来源，避免上下文溢出，确保AI能够为复杂的开发任务提供高度准确和相关的代码建议。
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AI代码辅助系统调试指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于诊断和修复AI编程助手（如Cursor）代码生成错误的系统化指南。它详细分析了代码生成错误的八大根源，包括上下文缺失、模型幻觉、项目模式不匹配等。提供了从工作流到代码配置的系统性调试步骤，帮助开发者显著提升AI辅助编程的准确性。
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