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![[开源推荐] Agent Skills for Context Engineering
作者 @koylanai,项目提供了一个全面的 “Agent Skills” 集合,专注于 上下文工程 原则,帮助构建与 AI 模型无关的生产级 AI 智能体系统。
项目核心内容
项目将知识组织成一系列可重用的“Agent Skills”——这些是结构化的指令集,智能体可以在需要时采用渐进式披露原则加载。这些技能遵循 Anthropic 提出的开放“Agent Skills”格式,平台无关,可应用于 Claude Code、Cursor 或自定义智能体框架。
主要技能分类包括:
1. 基础技能:
· 上下文基础:理解智能体系统中上下文的组成。
· 上下文退化:识别常见失败模式,如中间丢失、上下文污染、分心或冲突。
2. 架构技能:
· 多智能体模式:掌握编排者、点对点和层次化架构。
· 内存系统:设计短期、长期或图谱内存。
· 工具设计:构建高效的智能体工具。
3. 操作技能:
· 上下文优化:应用压缩、掩码和缓存策略。
· 评估框架:构建智能体系统的评估方法。
每个技能通常包含 SKILL. md(核心指令和元数据)、可选的 scripts/(可执行代码)和 references/(参考文档)。
开源地址 [开源推荐] Agent Skills for Context Engineering
作者 @koylanai,项目提供了一个全面的 “Agent Skills” 集合,专注于 上下文工程 原则,帮助构建与 AI 模型无关的生产级 AI 智能体系统。
项目核心内容
项目将知识组织成一系列可重用的“Agent Skills”——这些是结构化的指令集,智能体可以在需要时采用渐进式披露原则加载。这些技能遵循 Anthropic 提出的开放“Agent Skills”格式,平台无关,可应用于 Claude Code、Cursor 或自定义智能体框架。
主要技能分类包括:
1. 基础技能:
· 上下文基础:理解智能体系统中上下文的组成。
· 上下文退化:识别常见失败模式,如中间丢失、上下文污染、分心或冲突。
2. 架构技能:
· 多智能体模式:掌握编排者、点对点和层次化架构。
· 内存系统:设计短期、长期或图谱内存。
· 工具设计:构建高效的智能体工具。
3. 操作技能:
· 上下文优化:应用压缩、掩码和缓存策略。
· 评估框架:构建智能体系统的评估方法。
每个技能通常包含 SKILL. md(核心指令和元数据)、可选的 scripts/(可执行代码)和 references/(参考文档)。
开源地址](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG8wWUOEacAEzqvw.jpg&w=3840&q=75)
邵猛,中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱:shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴


achieve ambition with intentionality, intensity, & integrity i made: - @dxtipshq - @cognition - @sveltesociety - @aidotengineer - @latentspacepod + @smol_ai


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We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
