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muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
GitHub用于将书籍转换为SFT数据集并训练风格迁移模型的完整流水线，涵盖Epub提取、文本分段、指令生成、数据集构建及LoRA微调。
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Skills in Collection (23)
用于将书籍转换为SFT数据集并训练风格迁移模型的完整流水线，涵盖Epub提取、文本分段、指令生成、数据集构建及LoRA微调。
从文学作品构建微调数据集
创建作者语音或风格迁移模型
为Tinker等平台准备训练数据
设计长文本分段流水线
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个人操作系统技能，辅助内容创作、品牌管理、人脉维护及目标追踪。通过渐进式加载模块处理写作、会议准备和周报等任务。
请求内容创作或查看声音风格
询问联系人或关系查找
需要会议准备或每周回顾
记录目标或保存资源
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规范多步研究任务的执行，涵盖源验证、错误恢复及透明推理，防止幻觉与工具静默失败，提升信息收集质量。
涉及网络搜索或多源信息聚合的研究任务
包含3次以上工具交互的信息获取工作流
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用于调试和优化AI智能体，通过分析推理轨迹、上下文退化、工具混淆等模式，生成具体改进建议。
需要调试或分析智能体推理轨迹
智能体任务失败需排查原因
用户提及上下文退化或指令漂移
请求提升智能体性能或减少错误
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提供构建生产级AI Agent系统的上下文工程指南，涵盖多Agent架构、记忆设计及提示优化，用于系统开发、性能调优及故障排查。
构建新Agent系统
优化Agent性能
调试上下文相关故障
设计多Agent架构
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用于构建生产级 LLM 评估系统，涵盖 LLM-as-judge、直接评分、成对比较及偏差缓解等技术，旨在建立可靠的自动化质量评估体系。
构建 LLM-as-judge 系统
比较多个模型响应以选择最佳结果
调试评估系统中不一致的结果
为提示词或模型变更设计 A/B 测试
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用于将外部RDF上下文转换为BDI心智状态（信念、欲望、意图），支持多智能系统中的认知架构建模、可解释性推理及神经符号AI集成。
处理RDF上下文构建Agent信念
实现SEMAS/JADE等BDI框架
为LLM添加形式化认知结构
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用于长会话上下文压缩、结构化摘要及持久化交接，通过锚定迭代、不透明压缩等策略平衡Token节省与信息丢失。
Agent会话超出上下文窗口限制
代码库规模超过上下文窗口
设计对话摘要策略
调试Agent遗忘已修改文件的问题
构建压缩质量评估框架
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诊断和缓解上下文退化问题，包括中间丢失、中毒、混淆等模式。用于排查长对话中性能下降、输出错误等问题，提供检测信号与修复策略。
Agent在长对话中性能意外下降
调试产生不正确或无关输出的案例
调查代理行为中的上下文相关故障
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用于优化上下文效率的技能，涵盖预算控制、KV缓存策略、观察掩码及上下文分区等技术，旨在降低Token成本并扩展有效上下文容量。
上下文预算或Token成本受限
需要提升KV缓存命中率
通过检索范围缩小减少无关上下文
上下文利用率超过70%需压缩
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用于构建智能体评估系统，涵盖确定性检查、回归测试、多维评分标准、质量门禁及生产监控。旨在系统化验证代理性能、捕获回归并测量管道成果，特别针对非确定性决策场景提供可操作的反馈与基线对比。
测试智能体性能
验证上下文工程选择
构建管道质量门禁
捕获部署前回归
持续评估生产系统
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解决上下文窗口限制，利用文件系统作为持久化溢出层，实现状态存储、跨代理共享及按需动态检索，优化 token 效率。
工具输出导致上下文窗口膨胀
需要在长轨迹中持久化状态
子代理间需通过文件共享信息
任务所需上下文超出窗口限制
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设计自主智能体控制系统的技能，涵盖研究循环、评估脚手架、权限边界及状态持久化，确保长期运行的稳定性与安全性。
构建自主实验或研究循环
设计具有锁定指标和可编辑内容的智能体环境
添加新颖性检查、剪枝或回滚机制
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设计托管式Agent的基础设施，包括沙箱执行、远程编码环境、预热池及会话持久化。旨在实现高并发、一致性及多用户协作，消除本地执行限制。
构建独立于用户设备的后台编码Agent
设计Agent工作负载的沙箱执行环境
实现具有共享状态的多玩家Agent会话
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针对分层多智能体系统，通过注意力匹配进行KV缓存压缩，实现表示层级的记忆共享，解决上下文重复传递导致的Token爆炸问题。
share memory between agents
KV cache compaction for multi-agent
latent briefing
reduce worker tokens
token explosion in hierarchical agents
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为智能体系统提供持久化语义记忆能力，支持跨会话知识保留、实体追踪及图/向量检索。涵盖记忆框架选型、架构设计及基准测试评估，旨在平衡即时上下文与长期知识存储。
构建需跨会话持久化知识的智能体
在 Mem0、Zep、Letta 等记忆框架间进行选型
设计可扩展的生产级记忆架构
对记忆系统进行基准测试评估
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用于设计多智能体系统架构，涵盖上下文隔离、主管或群集协调、显式交接及并行执行等模式，解决单智能体上下文限制问题。
单智能体上下文窗口受限
任务可分解为并行子任务
不同子任务需不同工具或提示词
构建生产级多智能体系统
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Agent技能模板，用于指导创建新的上下文工程技能。包含激活条件、核心概念及实践指南，旨在规范技能定义与边界。
需要创建新的Agent Skill
构建或初始化技能文档
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解释上下文工程的基础概念，如注意力机制、上下文窗口构成及质量优于数量的原则。用于概念讲解、新人入职培训及设计决策的理论依据，不涉及具体操作任务。
需要解释上下文工程基础概念
为新贡献者提供入门指导
基于第一性原理进行设计决策推理
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用于设计、优化和评估长周期自主智能体或多智能体编排的启动提示词。通过构建伪形式化任务简报，明确成功标准、停止条件和并行策略，确保长时间运行的准确性和效率。
编写或审查长运行自主智能体的初始提示词
将模糊难题转化为包含明确成功谓词的结构化任务简报
诊断因提示词缺陷导致的智能体运行失败（如过早返回）
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用于LLM系统项目级决策，评估任务适配性、设计多阶段流水线架构、估算成本及选择单/多Agent模式。
决定是否使用LLM解决特定任务
设计多阶段批处理或Agent流水线架构
估算LLM项目的Token消耗与成本
在单Agent与多Agent方案间做项目级选型
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用于构建和优化递归自我改进循环，涵盖元搜索、进化算法及上下文机制演化。当智能体需修改自身工作流或提示词以实现自优化时激活，侧重治理与评估设计。
构建智能体自修改工作流的循环
对元代理或进化搜索进行设计
诊断自我改进循环退化问题
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用于设计 Agent 工具接口层，包括编写工具描述、Schema、命名规范及错误恢复消息。适用于单一工具或工具集的设计、调试与整合，确保工具契约清晰以引导 Agent 正确路由和调用。
编写新工具描述或 Schema
调试 Agent 选错工具或生成格式错误的调用
整合重叠的工具目录
设计可操作的错误恢复消息
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