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乔治·辛顿深层学习专家

geoffrey-hinton
sickn33/antigravity-awesome-skills
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扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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Stability AI 图像生成器

stability-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Stability AI（SD3.5/Ultra/Core）提供生成、img2img、inpainting、放大、去底、擦除与替换等多种图像处理模式，快速产出艺术或商业级画面。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
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RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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AI商业邮件入侵检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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采用 AI+NLP 分析写作风格、行为、意图，建立基线并训练变换器模型，配合响应流程，识别传统规则难以捕捉的商业邮件入侵欺骗攻击。
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实验设计与流程规划

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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研究课题生成与定位

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。
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科研提纲精炼与实验规划管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法，一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦，确定核心论点；随后基于此提纲，自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结，确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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AI模型行为透视检测

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI原生元数据与溯源追踪

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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HuggingFace 视觉模型训炼

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型，自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。
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AI学术论文图表生成工作流

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具提供一套自动化、多阶段的复杂学术图表生成流程。它模拟了从初步构思、布局优化、风格校验（遵循CVPR/NeurIPS等顶会标准）到最终渲染和严格审核的全过程。适用于需要生成高标准、高质量科研论文插图和架构图的场景。
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Transformers.js JavaScript 机器学习

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在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。
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