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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。

永续自主智能体框架

autonomous-agent-harness

affaan-m/everything-claude-code

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。

无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal

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

这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

高性能强化学习框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为高速并行环境模拟和训练设计。它通过优化向量化和原生多智能体支持，实现每秒数百万步的训练速度。适用于PPO算法的复杂智能体训练、自定义环境开发和大规模RL实验。

强化学习算法训练与实现

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

稳定强化学习库提供了一套基于PyTorch的生产级RL算法实现，包括PPO、SAC、DQN等主流算法。它采用类似scikit-learn的统一API，使开发者能够轻松训练RL智能体，创建自定义环境，并进行高效的向量化并行训练，适用于标准的RL研究和原型开发。

Anthropic Claude SDK 安装与配置

clade-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了详细的步骤，指导用户如何在 Python 和 Node.js 环境中安装和配置 Anthropic SDK。它详细说明了如何安全地使用环境变量配置API密钥，是所有需要接入Claude模型进行开发项目的必备指南。

配置Fathom AI API认证

fathom-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一份关于配置Fathom AI API访问权限的详细指南。它指导用户如何生成API密钥、设置环境配置，并测试API连接，从而确保能够成功调用Fathom的API，获取会议记录、摘要和行动项等关键会议数据。

同步AI代理至Azure Foundry

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github/awesome-copilot

本技能允许用户通过本地JSON清单文件，将基于提示词的AI代理（Agent）直接同步和注册到Azure AI Foundry服务中。它通过调用REST API实现代理的服务器端部署，确保代理能够立即在Foundry门户或API中投入使用，适用于大规模、跨环境的AI代理管理。

Claude API可观测性日志封装

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个为Claude API设计的日志封装工具，用于实现调用过程的全面可观测性监控。它能自动记录输入/输出Token数、API调用延迟、估算成本和详细错误信息。是构建生产环境稳定、可监控的AI应用的必备组件。

Abridge医疗AI持续集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。

Abridge集成错误诊断指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南是Abridge临床文档集成环境的综合故障排除手册。它详细涵盖了认证、EHR连接、音频流、病历生成以及FHIR数据校验等一系列常见错误，帮助开发者和技术人员快速定位和解决AI驱动的临床工作流问题。

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