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持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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搜索DNS持久化机制

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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云原生环境持久化技术狩猎

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。
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持久化代理记忆

memos-local
MemTensor/MemOS
290
为 OpenClaw 代理提供本地 MemOS 持久记忆，自动安装配置、升级，并通过可视化 Memory Viewer 管理离线数据。
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添加数据和持久化上下文记忆

ov-add-data
volcengine/OpenViking
401
该技能用于将外部资源（如本地文件、网络URL、代码仓库）和对话内容转化为持久化、可检索的知识和记忆。它核心功能是为OpenViking上下文数据库构建全面的知识库，确保学习到的洞察和外部数据能够在会话间持续可用。当需要注入外部知识或增强上下文持久性时使用。
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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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EverOS 自然语言持久记忆系统

evermind-ai-everos
EverMind-AI/EverOS
142
EverOS 插件为 OpenClaw 集成了持久化的长期记忆功能，通过上下文引擎API实现。它无需手动调用内存工具，即可在每次回复前自动召回相关历史上下文，并在对话结束后自动存储新的关键信息。用户可以进行自然流畅的对话，而系统会确保所有重要的上下文和偏好设置在不同会话间持续保留。
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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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Claude持久记忆知识库

claude-memory-kit
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
440
这是一个为Claude AI智能体设计的持久化记忆系统。它采用双层架构（热缓存和知识维基），能够跨会话和多个项目维护复杂的上下文记忆。系统支持多项目隔离和安全捕获机制，并提供/close-day命令进行每日内容总结，确保AI持续学习，不会遗忘先前的信息和经验。
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CoreWeave GPU云参考架构

coreweave-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本参考架构提供了一套在CoreWeave GPU云上部署机器学习模型的完整蓝图。它详细描述了多模型服务（如vLLM, TGI）的Kubernetes部署结构、共享持久化存储（PVC）以及基于KServe/Knative的自动扩缩容机制。适用于设计鲁棒的MLOps流程、规划高性能多模型推理服务，或建立标准的GPU云部署规范。
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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
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