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研究方案精炼与优化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
318
当用户拥有一个初步的研究方向，但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程，将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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使用Trivy扫描容器镜像

scanning-docker-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
383
Trivy是一款全面的开源漏洞扫描器，可用于检测容器镜像中的漏洞、配置错误、敏感信息和许可证违规。它支持集成到CI/CD流水线中，为安全评估和合规性测试提供支持。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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AI灵魂构建引导

bootstrap
bytedance/deer-flow
208
这是一个深度对话式的引导技能，旨在理解用户需求并构建AI伴侣的核心身份。它通过多阶段的、适应性强的对话，提取用户的核心特质、痛点、长期愿景和关系模式，最终生成一份详细的SOUL.md文件，用于定义AI的个性、语气和互动规则。适用于初始化、个性化或更新AI伴侣时使用。
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BrowserWing 自动化管理

browserwing-admin
MemTensor/MemOS
178
管理 BrowserWing 智能浏览器自动化平台，包括安装 Chrome、配置 LLM、使用 AI 自动探索生成脚本，并通过 HTTP API 进行脚本的创建、执行与排查。
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极简模式：超压缩沟通

caveman
JuliusBrussee/caveman
465
该模式提供超压缩的沟通方式，可大幅减少Token使用量（最高可达75%），同时保持完全的技术准确性。它模拟了一种极度精简、电报式的表达风格。用户可选择不同强度级别（如lite, full, ultra），以适应不同场景对精简程度的要求，特别适用于API交互或需要严格控制Token预算的场景。
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模型防护提示清洗

gws-modelarmor-sanitize-prompt
googleworkspace/cli
109
通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令，使用指定模板过滤用户提示，可从 stdin、文本或 JSON 输入，保障模型对外调用的安全性。
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MemOS 本地记忆指南

memos-memory-guide
MemTensor/MemOS
190
介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具，检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API，并在自动回忆不足时主动发起搜索。
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OpenViking长期记忆上下文增强

openviking-memory
volcengine/OpenViking
277
这是一份关于OpenViking长期记忆插件的指南。该插件通过自动提取和存储对话中的关键信息和偏好，显著增强了AI的对话连贯性和记忆能力。它能在回复前自动召回相关上下文，使用户体验更自然、更具个性化。提供了记忆召回、手动存储和删除等核心功能。
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导入知识资源与持久记忆

ov-add-data
volcengine/OpenViking
263
本技能用于将外部资源和对话上下文持久化存储到OpenViking的上下文数据库中。它支持通过'add-resource'导入各种资源（如本地文件、URL、仓库、目录），并使用'add-memory'功能存储复杂的、多轮次的对话交互记录。适用于构建知识库、项目文档归档，或确保对话洞察在会话间持续保持。
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