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洛基模式多智能体自主系统
loki-mode
sickn33/agentic-awesome-skills
389
洛基模式是一个多智能体自主启动系统,旨在实现从产品需求文档到生产环境的零人工干预工作流。它集成了 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic 和 AWS Bedrock 等研究增强型 AI 模型,确保部署过程无需人工介入,同时严格限制依赖项和响应时间。
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循环智能体循环管理
loopy
sickn33/agentic-awesome-skills
196
用于发现、查找、比较、审计、修复、改编、构建、运行、复盘和发布可重复的AI智能体循环。全面管理AI工作流中有界反馈循环的工具。
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Lore 项目记忆库
lore
sickn33/agentic-awesome-skills
308
为 AI 代理提供框架无关的长期项目记忆管理。将架构决策、项目约定与上下文以纯 Markdown 文件持久化在 .lore/ 目录,支持记录、检索、审计、同步与查询项目记忆。
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M365 .NET 代理开发
m365-agents-dotnet
sickn33/agentic-awesome-skills
70
使用 Microsoft.Agents SDK for .NET 为 Microsoft 365、Teams 和 Copilot Studio 构建多渠道企业代理,涵盖 ASP.NET Core 托管、AgentApplication 路由与 MSAL 身份验证。
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Microsoft 365 智能体开发套件
m365-agents-py
sickn33/agentic-awesome-skills
188
使用 Microsoft Agents SDK for Python 为 Microsoft 365、Teams 和 Copilot Studio 构建企业级智能体。支持 aiohttp 托管、AgentApplication 路由、流式响应和基于 MSAL 的身份验证。
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Microsoft 365 智能体开发
m365-agents-ts
sickn33/agentic-awesome-skills
172
使用 Microsoft 365 Agents SDK 为 Microsoft 365、Teams 和 Copilot Studio 构建企业级智能体,支持 Express 托管、AgentApplication 路由、流式响应以及 Copilot Studio 客户端集成。
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MLOps流水线设计
machine-learning-ops-ml-pipeline
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440
使用多代理MLOps编排设计并实现生产级ML流水线,涵盖数据工程、特征工程、模型训练、实验跟踪、部署和服务。
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macOS 逆向工程与 Mach-O 分析
macos-reverse
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286
面向授权场景的 macOS 逆向工程技能:使用 otool、codesign、Hopper、Ghidra、Frida、lldb 等工具分析 Mach-O 可执行文件、dylib 与 .app/LaunchAgent 包,检查签名公证与 Hardened Runtime,恢复 Objective-C/Swift 符号,评估 TCC 与终端安全行为,并支持 Apple 平台恶意软件静态与动态分析。
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代码实现构建器
mason
sickn33/agentic-awesome-skills
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Mason 是一个编码代理,严格按照架构蓝图和检查清单实现功能,生成干净、生产就绪的代码。它负责环境搭建、核心逻辑、代码质量、文件交付、集成和安全性基线,并提供结构化的进度报告和交接协议。
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MCP 服务器开发
mcp-builder-ms
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构建模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够与外部 API 和服务交互。支持 Python 和 Node/TypeScript 创建工具,帮助 AI 代理完成实际任务。学习设计结构良好的工具、管理上下文,并实现传输机制如 stdio 或流式 HTTP。
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MCP服务器安全
mcp-server-security
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314
针对模型上下文协议(MCP)服务器的全面加固指南,涵盖传输加密、mTLS、认证授权、输入验证和审计日志,确保AI代理集成的安全。
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模型上下文协议工具开发
mcp-tool-developer
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能旨在构建完整的模型上下文协议(MCP)服务器和工具。它覆盖了从定义工具模式、资源到最终部署的整个开发生命周期。支持使用TypeScript和Python,帮助开发者将自定义功能和API封装成可靠的AI代理工具。
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