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大语言模型智能体评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于全面测试和评估大型语言模型（LLM）智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断，深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控，帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。

自学习与纠错系统

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。

异常认证模式检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。

使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。

AI输出核查助手

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为 AI 输出提供三层验证流程，抽取可核查陈述、检索支持或反驳来源、识别幻觉模式，并生成带来源链接的结构化审查报告，供人工复核。

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