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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
该技能利用两循环架构,编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期,从文献综述、假设形成、运行受限实验,到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理,能自主驱动整个流程,并结构化工作空间,定期向用户汇报进度。
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智能工具调用可靠性保障
tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程,自动处理和恢复多种失败场景,例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制,确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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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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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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研究思路生成与排名
idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
171
这是一个用于生成和排名可发表研究想法的系统技能。它能根据用户提供的宏观研究方向,进行全面的文献调研(包括本地和网络),系统地识别现有知识的空白点和潜在的开放问题。该流程支持完整的研究生命周期,帮助用户确定具备高创新性、高可行性的项目蓝图。
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Python 网络流量基线构建
implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
124
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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使用YARA规则进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
111
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。
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研究方案精炼与优化
research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
318
当用户拥有一个初步的研究方向,但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程,将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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运行多平台机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境(本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal),并自动执行预检、代码同步(rsync/git)、集成实验跟踪工具(如W&B),最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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使用Trivy扫描容器镜像
scanning-docker-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
383
Trivy是一款全面的开源漏洞扫描器,可用于检测容器镜像中的漏洞、配置错误、敏感信息和许可证违规。它支持集成到CI/CD流水线中,为安全评估和合规性测试提供支持。
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