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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。

AI内容政策过滤与审核

klingai-content-policy

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能旨在为AI生成内容（如视频）提供强大的内容安全过滤和审核机制。它能够在用户提交提示词（Prompts）之前进行预过滤，阻止生成违反内容政策的内容（包括暴力、色情、仇恨言论、非法活动等），从而保护用户和开发者的API资源。提供了完整的Python代码实现，用于提示词检查和异常处理。

LangChain常见错误排查指南

langchain-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是LangChain开发者的专业故障排除手册，旨在帮助用户快速诊断和修复在使用LangChain时遇到的常见错误和异常。内容涵盖导入错误、API认证失败、结构化输出解析问题、Agent循环等，提供准确的根源分析和可直接使用的修复代码，确保LLM应用的开发流程顺畅。

LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch

ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。

API 枚举攻击检测

detecting-api-enumeration-attacks

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过监控顺序或篡改的对象 ID、分析授权失败并识别异常请求行为，在网关和 SIEM 中检测 BOLA/IDOR 等 API 枚举攻击。

基于UEBA的内部威胁检测

detecting-insider-threat-with-ueba

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Elasticsearch 驱动的 UEBA 建立认证、文件与网络行为基线，计算异常得分并关联多个指标，为安全运营中心提供内部威胁告警与调查线索。

Sysmon 进程注入检测

detecting-t1055-process-injection-with-sysmon

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 Sysmon 事件分析远程线程创建、跨进程访问、DLL 异常加载以及 ProcessTampering 等指标，结合进程创建全链路并排除正常活动，检测 MITRE T1055 系列的进程注入威胁。

WMI 持久化追踪

hunting-for-persistence-via-wmi-subscriptions

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

检测 WMI 事件订阅（过滤器、消费者、绑定）变化，结合 Sysmon、Windows 事件和脚本日志等来源，查找无文件持久化手法，特别适用于常规持久化指标清空或 WmiPrvSe 异常场景。

Cohere API v2错误诊断与修复指南

cohere-common-errors

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是Cohere API v2的快速参考手册，用于诊断和修复常见的API错误和异常。它详细覆盖了参数缺失（400）、限速（429）或认证失败（401）等关键错误代码，并提供了针对不同模型的代码级修复方案，帮助用户确保AI应用的调用流程稳定可靠。

智能家居视频异常检测基准

smarthome-video-anomaly-benchmark

SharpAI/DeepCamera

本基准测试套件专用于评估视觉语言模型（VLM）在智能家居视频异常检测方面的能力。它基于真实的家庭数据集，覆盖了安全入侵、老人跌倒、宠物异常行为等多个生活场景。该测试要求模型进行深度多帧视频理解，是检验AI系统视频理解能力和实时监测准确性的专业级工具。

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