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Seaborn统计可视化库

seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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管理Azure容器注册表

azure-container-registry-cli
github/awesome-copilot
76
这是用于管理Azure容器注册表（ACR）的CLI工具集。它支持执行ACR的完整生命周期管理，包括创建注册表、身份验证、使用云构建推送容器镜像、从其他源导入镜像，以及配置地理复制、私有端点和Webhooks等高级安全及网络功能。是Azure容器化CI/CD流程的核心工具。
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网页浏览器自动化驱动

browser
agentscope-ai/QwenPaw
395
这是一个用于异步Python的浏览器自动化SDK。它允许开发者模拟用户在真实浏览器上的操作，实现网页导航、元素定位、表单填写和数据抓取。核心工作流程是“感知→行动→验证”，适用于构建复杂的爬虫程序和端到端功能测试。
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软件缺陷重现证据生成

bug-reproduction-brief
github/awesome-copilot
247
该技能旨在帮助开发人员和QA工程师，将模糊、间歇性或描述不完善的Bug报告，转化为最小化、可复现且证据确凿的缺陷重现报告。它指导用户隔离精确的失败条件，区分期望与实际行为，并将问题缩小到最小的失败测试案例，确保在进行修复前完成准确诊断。
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AGNTCY 集成状态检查

agntcy-status
ruvnet/ruflo
437
此工具用于检查机器上的 AGNTCY/SLIM/CASA 集成状态。它验证 SLIM 运行时是否安装、端点是否配置、默认传输方式以及模块计数器。该工具只读且不进行网络调用，适用于诊断 AGNTCY 配置问题。
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API安全深度渗透测试指南

api-security
zhaoxuya520/reverse-skill
96
这是一套全面的、分阶段的API安全评估方法论，用于对REST、GraphQL、WebSocket和SOAP等全协议进行授权渗透测试。它覆盖了整个生命周期，从端点发现、认证绕过（JWT/OAuth 2.0）、到复杂的授权缺陷（BOLA/IDOR/BFLA）、输入验证、限速与CI/CD流程集成测试。
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汇编FHIR交易资源包

assembling-fhir-bundles
maziyarpanahi/openmed
443
该功能用于将多个独立的FHIR资源（如Condition、Observation等）封装成一个有效的R4交易资源包（Bundle）。它能自动处理资源间的内部引用重写，并为每个资源添加POST请求块，确保数据可以作为一个整体提交到FHIR服务器，实现高质量的数据互操作性。
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AI音频生成适配器

audio-cog
opensquilla/opensquilla
111
兼容OpenSquilla的音频生成适配器，通过OpenRouter音频模型生成可直接在网页播放的AI语音、旁白、音乐和音效。支持流式接收gpt-audio输出并保存为WAV文件，输出AUDIO_READY清单供页面集成。
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HIPAA安全港合规性审计

auditing-safe-harbor-checklist
maziyarpanahi/openmed
376
本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。
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模型亚组公平性审计

auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型，以检测不同人口子群组（如性别、年龄、种族）之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异，帮助用户在部署前发现“欠保护”现象，确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成

authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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多媒体网页项目构建

awesomewebpagemetaskill
opensquilla/opensquilla
92
根据用户给定的主题、受众、语言、风格和媒体偏好，通过梳理需求、调研、规划、获取媒体、生成文件、打包、校验、修复并交付使用指引，构建一个本地多媒体网页项目。
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