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搜索 代理 ，共找到 351 条记录
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简单HTTP数据抓取工具

http-fetch
opensquilla/opensquilla
380
本工具是一个用于通过HTTP/HTTPS抓取单个URL内容的轻量级实用程序。它支持GET、POST、PUT和DELETE等多种请求方法，并配置了超时和最大字节数限制。它非常适合在工作流（DAG）中执行简单的数据获取步骤，相比复杂的LLM代理调用速度更快。不适用于复杂的网页爬取或JS渲染。
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自动化问题到拉取请求流程

meta-issue-to-pr-autopilot
opensquilla/opensquilla
321
这是一个元技能，自动化了处理GitHub Issue的完整流程。它能获取Issue上下文，委托给子代理执行修复，使用摘要功能生成PR描述，并最终通过GitHub命令行工具提交拉取请求（PR）。最适用于范围小、需求清晰的问题，模拟完整的开发工作流。
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长运行构建监控与故障诊断

meta-long-running-build-watchdog
opensquilla/opensquilla
121
该元技能充当长运行任务（如CI构建或模型微调）的守护进程。通过tmux持续监控输出，当任务失败时，它会自动调用子代理进行诊断、提出修复方案，并将完整的诊断和修复记录到内存中，适用于复杂的自动化调试场景。
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委派子代理完成任务

sub-agent
opensquilla/opensquilla
455
本技能提供了一个通用的入口点，用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型（如Codex、Claude Code、Pi）驱动的子代理。它适用于元技能流程图（DAG）中的步骤，执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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从代码历史中提取可重用技能

lore
specstoryai/getspecstory
342
该技能能够帮助用户将遍布各类AI代理（如Claude、Codex、Gemini等）的庞大代码历史，提取并结构化为一个持久的知识库。它通过提供可复现的工作流证据，并提供交互式界面，将这些过去的实践提炼成可重用、可安装的技能，从而构建起用户完整的智能体技能生态系统。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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代码实现与质量保障

mason
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
Mason是一个专业的构建代理，负责编写高质量、功能完备且可投入生产的代码。他严格遵循架构蓝图和功能清单，确保每个功能都达到高标准的工程质量，包括全面的错误处理、安全最佳实践和可测试性。适用于复杂项目核心开发阶段。
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代码库护栏工程与AI治理

harness-engineering
github/awesome-copilot
376
本技能用于为代码库构建一套完整的“护栏系统”（Harness），旨在提高代码库对AI编码代理（如Copilot）的可靠性。它通过记录失败经验、添加强制检查、维护漂移检测和详细指令，确保AI的每一次修改都符合项目规范和最佳实践，从而防止重复的开发错误。
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问题与PR的流程分类处理

triage
sickn33/antigravity-awesome-skills
487
该技能用于系统化地处理项目中的问题报告和外部拉取请求（PR）。它通过定义的状态机和角色（如bug、enhancement），将需求纳入流程进行分类、验证和细化。最终目标是产出适用于自动化代理（Agent）的详细开发简报，或标记给人工执行。
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重构代码开发流程

ax-extract-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
本技能用于重构某一代码成果（如新功能或PR）的完整开发工作流程。它通过分析本地编码代理的会话记录、提交历史、技能调用和工具追踪，将复杂的开发过程提炼成一段简洁、有证据支撑的叙事，帮助用户理解“这是如何一步步构建完成的”。
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构建C2重定向基础设施

building-c2-redirector-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
88
本技能指南详细介绍了如何构建复杂的命令与控制（C2）重定向器。重定向器作为中间跳板，用于安全地连接植入物（beacon）和隐藏的团队服务器。它涵盖了利用Nginx和Apache进行基于可塑性C2配置的流量过滤、部署Let's Encrypt TLS，以及应用域名前端、地理/用户代理过滤等高级信息安全操作（OPSEC）技术，确保对抗蓝队检测和停机请求的高弹性。
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多轮LLM对抗攻击编排框架

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
PyRIT是一个用于生成式AI的自动化红队测试框架，能够模拟真实对抗环境。它通过多轮、迭代式的对话编排（如渐进式升级和自适应分支），对聊天机器人和AI代理进行深入的鲁棒性测试。该工具适用于需要评估AI模型在持续、逐步或复杂攻击下的防御能力。
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