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共 1260 个技能
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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人工智能伦理与负责任AI审查

ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险，提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档，适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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图像生成与编辑工作流

image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能提供了一个完整的图像生成和编辑工作流，使用 Google 的 Gemini Nano Banana Pro 模型（gemini-3-pro-image-preview）。适用于生成视觉素材、创建Logo、编辑照片或制作产品模型等任务。它采用稳定的文件级请求方式，确保能处理复杂的图像数据和API调用。
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多模型共识决策流程

llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能实现了LLM委员会（Council）机制，用于对复杂难题进行多角度深度分析。核心流程包括：多个LLM并行独立回答、模型之间相互排名，以及由指定主席LLM进行最终综合提炼。它能确保输出结果权威、全面，适用于需要多方视角达成共识的场景。
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具界AI代理循环设计

loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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检测AWS CloudTrail异常行为

account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
290
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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粘贴站泄露凭证监控

gather-customer-information
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于自动化监控Pastebin、GitHub Gists等粘贴站，实时检测泄露的凭证、API密钥和敏感数据。通过结合爬虫技术、关键词匹配和正则表达式，帮助用户尽早发现数据泄露事件，进行有效的安全响应。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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RAG向量及嵌入弱点评估

assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于对检索增强生成（RAG）系统和向量数据库进行安全审计。它重点检测嵌入模型是否易发生反演、是否存在跨租户数据泄露，以及知识库是否容易被污染，是满足OWASP LLM08:2025等安全标准的关键工具。
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AI智能体工具上下文安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于全面审计AI智能体使用的模型上下文协议（MCP）服务器。该工具可检测工具投毒、工具遮蔽、数据泄露、SSRF和未授权暴露等关键安全漏洞。在集成新工具或进行安全审查时使用，确保AI系统供应链的可靠性。
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容（如网页、PDF、图片）时，攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描，在数据进入LLM之前进行安全净化，防止恶意指令劫持代理行为。
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