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Power BI 报告开发命令行工具
pbir-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
300
pbir CLI是一个用于探索、构建、管理、格式化和验证Power BI报告的全面工具。它允许开发者通过命令行与Power BI文件(如.pbir, .pbix)进行交互,涵盖了结构检查、数据模型查询、可视化生成和发布到Fabric等所有方面。该工具强调最佳实践和迭代开发流程,指导用户进行规范化的开发工作。
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基于STRIDE的威胁模型分析
security-threat-model
mohitagw15856/pm-claude-skills
237
该技能使用STRIDE框架为任何服务或功能生成完整的结构化威胁模型。它引导用户识别关键资产、定义信任边界,枚举特定的威胁(包括伪造、篡改、拒绝、信息泄露、拒绝服务、权限提升),评估风险,并提出具体的缓解措施。适用于安全设计评审和文档撰写。
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生成学术综述论文文档
survey-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
该技能用于生成完整的学术综述论文,输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源,结构化整理研究内容,并通过调用先进的大型语言模型(如Kimi K2.6)来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表,是快速进行学术文献综述的有力工具。
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使用HashiCorp Vault管理动态密钥
insider-access-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
本技能指南详细介绍了如何使用HashiCorp Vault实现动态密钥管理。核心功能是为数据库、AWS IAM和PKI证书等服务自动生成短期、临时性的凭证。通过实现凭证的自动生成、租期管理和轮换,彻底消除了静态密钥存储的风险,帮助组织满足零信任安全模型和各项合规性要求。
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大模型安全护栏防御
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
用于为大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统,用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入(OWASP LLM01)、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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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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API SDK代码生成器
api-sdk-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
381
本技能能够为任何REST API自动生成一套完整、生产级别的客户端SDK和API封装库。它能处理认证、重试逻辑、数据模型层和资源管理等所有样板代码,支持多种主流语言(如Python, TypeScript)。适用于任何需要通过代码调用外部服务的场景,极大提高开发效率。
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自动化Selenium测试脚本生成
selenium-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
本技能指导用户生成生产级别的Selenium WebDriver自动化脚本和端到端测试。支持Java、Python、JavaScript等多种语言,并能处理本地运行和TestMu AI云端的跨浏览器测试需求。作为高级QA架构师,它强调应用最佳实践,如使用显式等待(Explicit Waits)和页面对象模型(POM),确保测试代码稳定可靠。
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WebdriverIO端到端自动化测试
webdriverio-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本技能用于生成基于WebdriverIO (WDIO)的端到端(E2E)自动化测试,支持JavaScript和TypeScript。它涵盖了核心测试模式,包括页面对象模型(POM)、高级选择器和等待策略。用户可以配置本地或云端(如LambdaTest)环境,适用于模拟复杂的用户流程,确保应用程序跨多浏览器和环境的质量。
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创建架构决策记录
adr-create
ruvnet/ruflo
363
用于自动化创建架构决策记录(ADR)。它负责从序列号、生成标准化的Markdown文件,并将记录存储到AgentDB图谱中。该工具能够自动查找和关联相关的决策记录,确保所有重要的架构选择、API设计和数据模型变更都有清晰的文档和知识关联。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/ECC
248
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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AI能力评估与回归测试框架
eval-harness
affaan-m/ECC
397
这是一个用于AI辅助代码生成会话的正式评估框架。它遵循开发驱动评估(EDD)原则,使用户能够定义功能能力和回归测试标准。系统支持代码、模型和人工三种评估方式,并通过pass@k等高级指标跟踪可靠性,确保AI智能体的质量和稳定性。
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