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实时多模态AI智能体构建

daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程，无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务（如LLM、语音识别、TTS），管理对话上下文，并支持函数调用，适用于构建高级交互式AI应用。
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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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Claude API 使用指南

claude-api
affaan-m/everything-claude-code
223
涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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AI辅助视频编辑工作流

video-editing
affaan-m/everything-claude-code
65
这是一个完整的、多阶段的AI辅助视频编辑工作流。它覆盖了从原始素材采集、AI结构化规划，到确定性剪辑、程序化合成、AI素材生成，以及最终的人工润色等所有环节。适用于Vlog、教程或企业视频的构建。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动化IOC防混淆与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能描述了一个自动化流水线的构建过程，用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标，进行标准化和防混淆处理（如将'http://'转换为'hxxp://'），最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。
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工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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永续自主智能体框架

autonomous-agent-harness
affaan-m/everything-claude-code
204
本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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AI灵魂构建引导

bootstrap
bytedance/deer-flow
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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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