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长对话和复杂提示会使LLM过载，导致信息丢失和响应质量下降。本技能教授策略性上下文策展、token优化和智能摘要，以保持高质量的AI交互。

上下文窗口限制了AI模型每次能处理的内容量。本技能提供了通过压缩、屏蔽、KV缓存优化和分区来最大化有效上下文容量的技术，可以有效将AI的处理能力提升一倍甚至两倍。

本技能帮助开发者设计和实现AI应用的动态上下文管理系统，包括向量数据库、知识图谱和智能记忆架构，能够在正确的时间为AI系统提供正确的信息。

此技能帮助 Claude 在会话之间保留项目知识、架构决策和工作流状态，实现长时间 AI 协作的无缝连续性。

此技能帮助AI助手在复杂工作流中恢复和重建项目上下文，使长期运行的任务能够无缝继续，而不会丢失关键信息。

AI 智能体在上下文管理方面存在困难，导致性能下降和 token 浪费。本技能教授上下文工程的核心原则，包括注意力预算、渐进式披露和 token 优化。

团队在与 AI 协作时常遇到输出不一致和项目知识分散的问题。本技能建立结构化的上下文工件，确保 AI 行为保持一致，并在开发会话间保存团队机构记忆。

随着上下文长度增加，语言模型会表现出可预测的性能退化。此技能帮助诊断中间丢失、上下文中毒、注意力分散和冲突模式，以构建更可靠的 AI 系统。

AI 代理在激进压缩后会浪费 token 重新获取丢失的上下文。此技能教授结构化摘要策略，可在保留关键信息的同时将 token 成本降低高达 98%。

停止依赖 AI 训练数据中过时的文档。此技能将 Claude Code 连接到 Context7 API，实时访问最新的库和框架文档。

内容营销人员难以在保持 SEO 表现的同时跨渠道规模化生产优质内容。此技能提供 AI 驱动的内容创作、分发和优化策略，提升参与度和收入。

内容创作者在制作保持品牌声音一致的 SEO 友好营销材料时面临挑战。此技能提供品牌声音分析、SEO 优化脚本以及博客文章和社交媒体内容模板。

手动管理 Confluence 文档耗时且容易出错。此技能通过 Rube MCP 平台使 AI 助手能够实现自动化的页面创建、更新和组织。

Conductor 项目需要在设置和实施阶段进行一致的工件验证。此技能可自动执行目录检查和进度标记验证，以确保项目完整性。

Conductor-status 在格式化的仪表板中显示项目进度、活动轨道和后续行动。它通过跨多个工作流跟踪任务，帮助团队保持组织有序。

项目往往缺乏一致的文档结构。该技能通过交互式问答引导用户生成标准化的 Conductor 文档,包括产品定义、技术栈、工作流程和代码风格指南。

按跟踪、阶段或任务安全撤销 Git 提交，同时完整保留历史记录。此技能提供结构化的撤销工作流程，包含明确的确认和冲突检测。

将模糊的项目想法转化为详细的规范文档和分阶段实现计划。通过结构化工作流消除范围蔓延并改进项目跟踪。

此技能自动化 Conductor 工作流的轨道生命周期管理，处理活跃、完成和归档状态下轨道的归档、恢复、删除、重命名和孤立工件清理。

将模糊的项目请求转化为结构化的、可执行的清单。通过做出合理的假设并提供原子化的、动词优先的行动项来减少来回沟通。

难以在整个项目跟踪中保持一致的开发工作流？此技能强制执行结构化的 TDD 实现，包含基于阶段的验证和进度跟踪。

构建现代计算机视觉系统需要掌握多种先进模型。本技能为检测、分割和空间分析任务提供关于 YOLO26、SAM 3 和视觉语言模型的专业指导。

手动桌面自动化既重复又耗时。本技能教您构建能够观察屏幕、推理任务并使用计算机使用模式自主执行操作的 AI 智能体。

是否为模糊不清的 PR 描述和缓慢的代码审查而困扰？此技能可创建全面的 PR 文档，包含变更摘要、审查清单、风险评估和测试覆盖率报告，以加速审查流程。