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Azure文档翻译Python SDK

azure-ai-translation-document-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Azure AI文档翻译服务的Python客户端库。它支持对Word、PDF、Excel、PPT等多种格式的文档进行大规模、批量的翻译，并在翻译过程中高度保留原始文档的格式和结构。该工具适用于需要进行企业级内容本地化和跨语言内容处理的场景。

Azure文档翻译Python SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Azure AI文档翻译服务的Python客户端库。它支持对Word、PDF、Excel、PPT等多种格式的文档进行大规模、批量的翻译，并在翻译过程中高度保留原始文档的格式和结构。该工具适用于需要进行企业级内容本地化和跨语言内容处理的场景。

自适应AI操作模式

behavioral-modes

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套结构化的行为框架，定义了多个AI运行模式（如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署）。它能够根据用户任务所处的阶段，自动调整AI的思维方式和输出格式，从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布，都能获得系统化、高质量的输出。

GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。

Perplexity带引用来源搜索

perplexity-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。

Hugging Face论文发布与管理

hugging-face-paper-publisher

sickn33/antigravity-awesome-skills

适用于AI研究人员和工程师，用于在Hugging Face Hub上发布、索引和管理学术论文。该工具支持自动从arXiv导入论文，将论文与模型/数据集关联，声明作者身份，并生成专业的Markdown格式研究文章，从而简化了整个科学出版流程。

LLM提示词结构化优化

sickn33/antigravity-awesome-skills

本方法论将冗长、自然的语言系统指令，转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签（如trigger:、action:），解决了大型语言模型（LLM）指令遵循度低的问题，极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。

本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

自动化IOC防混淆与共享流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

学术会议答复撰写与管理

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于系统性地撰写学术会议论文答复（Rebuttal）。它能解析来自外部评审的意见，并在严格的字数限制下，生成内容安全、有依据、覆盖全面的文本回复。支持多轮跟进和不同会议格式，确保每一次回复都专业且严谨。

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