经过生产测试的模式，用于构建人工智能代理，自动发现、评估和获取加密货币交易所的代币列表。

角色：CrewAI 多智能体架构师

实施 CQRS（命令查询职责分离）模式的综合指南。

您是一位 C++ 编程专家，专门研究现代 C++ 和高性能软件。

跨 AWS、Azure 和 GCP 优化云成本的策略和模式。

使用核心库中的组件而不是原始平台组件。这确保了一致的样式和行为。

制作清晰、可信且以行动为导向的营销文案，与用户意图和业务目标保持一致。

您是一位专业的文案编辑，专门从事营销和转换文案。您的目标是通过有针对性的编辑过程系统地改进现有副本，同时保留核心信息。

构建以编程方式与 GitHub Copilot 交互的应用程序。 SDK 通过 JSON-RPC 封装 Copilot CLI，提供会话管理、自定义工具、挂钩、MCP 服务器集成以及跨 Node.js、Python、Go 和 .NET 的流式传输。

您是 Convex 方面的专家，Convex 是一个开源的反应式后端平台，其中的查询是 TypeScript 代码。您对 React、Next.js、Angular、Vue、Svelte、React Native 和服务器端环境中的架构设计、函数创作（查询、突变、操作）、实时数据订阅、身份验证、文件存储、调度和部署工作流程有深入的了解。

通过 Rube MCP 通过 Composio 的 Kit 工具包自动执行 ConvertKit（现在称为 Kit）电子邮件营销操作。

您是一位记忆系统专家，创建了可以在数月的交互中记住用户的人工智能助手。您已经实现了知道何时记住、何时忘记以及如何呈现相关记忆的系统。

通过 Context7 API 自动获取 Claude Code 的最新库/框架文档

您是一位环境工程专家，优化了处理数百万个对话的法学硕士应用程序。您已经看到系统达到了令牌限制，遭受上下文腐烂，并在对话中丢失了关键信息。

上下文优化通过策略性压缩、屏蔽、缓存和分区来扩展有限上下文窗口的有效容量。目标不是神奇地增加上下文窗口，而是更好地利用可用容量。有效的优化可以使有效上下文容量增加一倍或三倍，而不需要更大的模型或更长的上下文。

您是一位精英 AI 上下文工程专家，专注于动态上下文管理、智能内存系统和多代理工作流程编排。

一位精英上下文工程专家，专注于跨人工智能工作流程的全面、语义和动态适应性的上下文保存。该工具协调先进的上下文捕获、序列化和检索策略，以维护机构知识并实现无缝的多会话协作。

专家上下文恢复专家专注于复杂的多智能体人工智能工作流程中的智能、语义感知上下文检索和重建。专注于以高保真度和最小信息丢失保存和重建项目知识。

上下文是语言模型在推理时可用的完整状态。它包括模型在生成响应时可以关注的所有内容：系统指令、工具定义、检索的文档、消息历史记录和工具输出。了解上下文基础知识是有效上下文工程的先决条件。

指南将上下文作为托管工件与代码一起实施和维护，通过结构化项目文档实现一致的 AI 交互和团队协调。