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muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
GitHub构建书籍到SFT数据集的流水线，涵盖ePub提取、文学分段、风格迁移训练及LoRA微调，用于复刻作者语音风格。
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Skills in Collection (23)
构建书籍到SFT数据集的流水线，涵盖ePub提取、文学分段、风格迁移训练及LoRA微调，用于复刻作者语音风格。
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
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个人操作系统技能，用于AI辅助的内容创作、品牌管理、人脉维护、会议准备及目标追踪。采用渐进式披露架构，支持语音一致性检查与结构化数据管理。
请求内容创作（帖子、线程、通讯）
询问个人品牌或定位帮助
需要查找或管理联系人/关系
想要捕获或开发内容创意
请求会议准备或跟进
要求周回顾或目标追踪
需要保存或检索书签资源
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提供多步研究任务的标准化协议，涵盖源验证、错误恢复及推理透明化。旨在解决工具调用失败、幻觉及结论草率问题，通过结构化校验和跨源验证提升信息收集的可靠性与完整性。
涉及网页搜索或读取URL的研究任务
需要从多个来源收集信息的任务
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 Agent，通过分析推理轨迹、上下文退化、工具混淆等模式，提供深度洞察并生成具体改进建议，提升Agent决策质量与性能。
Agent推理轨迹需要调试或分析
Agent任务失败需查明原因
用户提及上下文退化或指令漂移
请求提升Agent性能或减少错误
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提供构建生产级AI Agent系统的结构化指南，涵盖上下文工程、多Agent架构设计、记忆系统及长程提示优化。适用于新建系统、性能调优、故障排查及工具评估等场景。
构建新的Agent系统
优化现有Agent性能
调试上下文相关故障
设计多Agent架构
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用于构建高级 LLM 评估系统，涵盖 LLM-as-judge、直接打分、成对比较及偏见缓解等技术。适用于模型对比、质量标准和 A/B 测试场景。
构建 LLM-as-judge 评估系统
比较多个模型响应以选择最佳结果
调试评估系统的一致性问题
设计提示词或模型的 A/B 测试
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基于BDI本体将RDF上下文转化为智能体信念、欲望和意图，支持认知架构推理、多智能体协调及可解释性追踪。
处理外部RDF上下文以构建世界状态信念
建模具有感知、 deliberation 和行动周期的理性代理
实现SEMAS、JADE等BDI框架
通过逻辑增强生成提升LLM的认知结构
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用于长会话上下文压缩，提供结构化摘要、紧凑化及持久交接策略，优化任务级Token消耗并防止信息丢失。
Agent会话超出上下文窗口限制
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，如丢失中间信息、上下文污染或冲突，解决长对话中代理性能下降和注意力模式异常。
代理在长对话中性能意外下降
调试产生错误或不相关输出的情况
调查'丢失中间'现象
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优化上下文窗口效率，通过KV缓存、观察掩码、压缩和分区策略降低Token成本并提升有效容量。
上下文预算或Token成本受限
需要减少无关加载的上下文
上下文利用率超过70%需压缩
单一窗口无法容纳完整问题需分区
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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等场景，旨在系统化验证智能体性能与上下文工程效果。
系统化测试智能体性能
在部署前捕获回归问题
为智能体流水线构建质量门禁
持续评估生产系统表现
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解决Agent上下文窗口限制，利用文件系统作为持久化溢出层。支持状态持久化、子代理间信息共享及动态按需检索，缓解上下文膨胀与丢失问题。
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
子代理需共享信息
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，涵盖环境边界、反馈循环、状态持久化及人类审批机制，确保长期运行的稳定性与安全性。
构建自主研究或实验循环
设计包含锁定指标和可编辑代码的智能体环境
创建生成PR或后台运行的智能体
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设计托管式Agent的基础设施，涵盖远程沙箱执行、环境镜像注册表、会话持久化及多客户端协调。旨在消除本地限制，实现高并发、一致性及无延迟的协作体验。
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
扩展超出本地机器限制的Agent基础设施
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解决层级多智能体系统中上下文传递导致的Token爆炸问题。通过Attention Matching技术，在推理时将编排器的轨迹压缩至Worker模型的KV缓存中，实现表示层面的记忆共享，替代传统的文本摘要或RAG，降低延迟并保留状态。
共享智能体间记忆
多智能体KV缓存压缩
减少Worker Token消耗
跨智能体无摘要记忆传递
调试递归/层级智能体的Token爆炸
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用于构建具备跨会话持久化语义记忆的Agent系统，涵盖知识保留、实体追踪、图/向量检索及记忆框架选型与基准测试。
需要跨会话持久化知识
选择记忆框架（如Mem0, Letta等）
实现累积知识的推理
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用于设计多智能体系统架构，解决上下文隔离、协调机制（主管/蜂群/分层）、显式交接及并行执行等问题。适用于突破单智能体上下文限制、分解复杂任务或构建生产级多组件系统的场景。
需要突破单智能体上下文窗口限制
任务可自然分解为并行子任务
需设计多智能体协调与交接机制
构建包含多个专用组件的生产级系统
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用于创建新 Agent Skills 的模板，指导如何定义技能用途、触发场景及所有权边界，适用于向技能集合中添加新技能的上下文工程任务。
创建新的 Agent Skill
编写 SKILL.md 模板文件
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解释上下文工程基础概念，涵盖注意力机制、窗口解剖及质量优先原则。用于概念解释、新人入职培训及设计决策推理，不处理调试或优化等操作性任务。
需要解释上下文工程基础概念
新成员入职培训需建立心智模型
基于第一性原理分析上下文设计决策
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用于设计、增强或评估长期自主Agent或多Agent编排的启动提示词。核心是通过伪形式化任务简报明确成功标准、停止条件及并行策略，防止计算资源浪费，确保复杂问题求解的准确性与效率。
编写或审查长期自主运行的提示词
将模糊难题转化为具有明确成功判据的任务简报
诊断因提示词缺陷导致的长时间运行失败
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用于LLM驱动项目的顶层架构决策，包括任务适用性评估、多阶段流水线设计、成本估算及单/多智能体选型。
决定项目是否适合使用LLM
设计多阶段批处理或智能体流水线
估算Token和美元成本
选择单智能体或多智能体架构
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针对智能体自身骨架、工作流或上下文的递归自我优化技能，涵盖元搜索、进化算法及自修改系统的治理与评估。
构建能自动编辑自身提示词或工作流的循环
设计针对智能体代码的元级搜索或进化算法
诊断奖励黑客或上下文崩溃等退化问题
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专为Agent系统设计的工具接口技能，涵盖工具描述编写、Schema设计、MCP服务器设计及工具集整合。旨在通过明确的契约减少Agent路由错误和调用失败，确保工具命名与响应格式的一致性。
编写新工具的描述或Schema
调试Agent选错工具或生成错误调用
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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