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NTLM重放攻击狩猎检测

hunting-for-ntlm-relay-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该技能提供高级威胁狩猎能力，用于检测活动目录中的NTLM重放攻击。它通过分析Windows安全事件4624日志，重点关注使用NTLMSSP认证的类型3登录事件。检测逻辑能识别IP到主机名不匹配、快速多主机认证以及缺失SMB签名等可疑模式，帮助安全分析师定位未授权的凭证访问尝试。
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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
296
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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卡尔帕锡编码守则

karpathy-guidelines
forrestchang/andrej-karpathy-skills
222
为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。
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LLMs导航蓝图

create-llms
github/awesome-copilot
243
指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。
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LLM应用评估驱动开发

eval-driven-dev
github/awesome-copilot
455
本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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更新LLMs导航

update-llms
github/awesome-copilot
155
梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。
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Together AI CI/CD 集成测试

together-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
85
本技能提供了一套完整的CI/CD流程，用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流，确保在每次Pull Request时运行单元测试（模拟推理和嵌入响应），并在合并到main分支时执行完整的集成测试，从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。
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使用Together AI微调大语言模型

together-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
286
这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。
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AI开源项目仓库搜索

search
taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories
483
这是一个专业的开源AI工具库检索系统。它可以搜索超过2500个精选的LLM、ChatGPT相关开源项目，涵盖RAG、AI Agent、NLP、LangChain等多个领域。用户只需输入自然语言描述，系统即可自动解析、提取关键词，并在多个分类中进行精准查找，帮助用户找到最合适的开发资源。
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OpenAPI规范转MCP工具集

openapi-to-mcp
mcp-use/mcp-use
314
这是一个端到端解决方案，用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API，转化为可供大语言模型（LLM）调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具，自动处理参数校验（Zod）和认证流程，确保LLM调用与原始API完美同步，并支持部署到云端。
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生成学术综述论文文档

survey-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
208
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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LLM系统提示词泄露检测

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本指南提供了一个结构化的红队测试方法，用于检测大型语言模型（LLM）系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击，如提示词注入、指令覆盖和编码技巧，旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑，帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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