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Azure AI 语音实时交互开发套件

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK专为.NET开发者设计，用于构建实时的双向语音AI应用。它支持通过WebSocket进行通信，能够处理音频和文本流事件，并支持如函数调用等高级功能，是开发复杂虚拟助手和实时语音交互系统的理想工具。

LangChain事件处理与流式集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。

AI智能体事件响应手册

lindy-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本手册提供了一套完整的AI智能体事件响应流程，用于处理Lindy AI平台遇到的各种故障和停机情况。内容涵盖了平台整体故障（SEV1）、单个智能体失败、集成认证失效、信用点耗尽以及Webhook端点失败等关键场景。旨在提供结构化的诊断步骤和故障恢复策略，确保业务的连续性。

Retell AI语音代理事故手册

retellai-incident-runbook

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了使用Retell AI构建事件处理流程（Runbook）的实现模式和代码示例。它专用于自动化复杂的语音代理工作流，适用于电话呼叫、突发事件通知和呼叫中心等场景的自动化处理。

使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。

通过事件关联检测NTLM重放攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。

犯罪事件角色链追踪

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EverMind-AI/EverOS

当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。

印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS

该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。

Anthropic流式与批量处理工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南教授如何构建基于Anthropic API的高级工作流。它涵盖了两种核心模式：一是用于交互式UI的实时流式传输（SSE事件），二是消息批量API（Message Batches），可实现异步、成本更低的超大规模数据批处理。提供了Python和TypeScript的代码示例。

Anthropic事件流与异步处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能涵盖了使用Anthropic Claude API实现事件驱动架构的关键模式。它详细介绍了两种高级处理方式：用于实时流式传输的SSE事件，以及用于批量、异步处理的大规模消息批次API。适用于构建实时聊天界面或需要处理大量数据的后台任务。

Cohere流式事件与RAG连接器处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南演示了如何使用Cohere的`chatStream`方法实现鲁棒的实时流式UI。内容涵盖了内容增量、RAG引用信息、工具调用等多种事件类型的处理。同时提供了基于SSE的后端API示例，适用于将复杂的AI功能实时展示给前端用户。

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