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通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
探索可复用的代理技能,查看实现细节,快速找到适合你工作流程的技能。
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通过先进的上下文压缩、结构化摘要与任务导向的状态管理,为长期运行的 AI 代理会话优化性能并降低 Token 使用量。
通过语言服务器 (LSP) 进行精确的语义代码分析。支持 Python, Rust, Go, TypeScript/JS 和 Java,提供定义跳转、引用查询、实现查找、文件大纲与全项目重构功能。
RPI 规划阶段:从研究文件中创建基于区块且具有依赖感知能力的实施计划,以进行结构化、原子化的开发。
AI 代理的执行前安全防护机制。针对 Shell 指令和文件读取执行 400 多种安全模式验证,拦截具破坏性的操作、凭证窃取与未授权的系统访问。
通过管理 conductor/ 目录中的项目环境工件(产品、技术栈、工作流程、跟踪)来标准化开发环境。支持项目脚手架创建、工件同步以及针对全新与既有项目的 AI 对齐。
节省 token 的代码分析技能,支持调用图、语义搜索、影响分析与数据流追踪。相比原始代码读取节省约 95% token。
通过 Context Engineering 原则,为 AI 代理程序初始化、生成并执行完整实作蓝图 (PRPs),实现软件开发一次成功。
AI 辅助代码代理版本控制。通过 MemoV 自动追踪提示词、上下文与差异,确保完整可追溯性,且不污染 Git 历史记录。
为 Claude Code 设计的嵌套插件架构,通过动态加载 Playbooks、Skills 与 Agents,有效节省超过 90% 的上下文标记空间。
生成与 IntelliJ coding-aider 插件兼容的结构化开发计划、检查清单及文件上下文。
Multigres 项目开发工具:自动化执行单元测试、集成测试以及环境协调,适用于 Vitess-for-Postgres。
通过智能符号索引、领域分块与架构层过滤,实现代码库的高效率导航。在探索或开发复杂系统时,可减少 60-95% 的 Token 使用量。