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最近30天研究工具
last30days
mvanhorn/last30days-skill
174
研究任何主题最近30天的讨论,从Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub和网页获取帖子和参与度数据。包含源健康检查以诊断损坏或缺失的数据源,支持多平台社交媒体分析并提供引用来源。
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ZAI CLI:多模态AI集成工具
zai-cli
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
ZAI CLI是一个强大的命令行工具,集成了Z.AI的多种高级能力。它支持图像/视频分析(视觉)、实时网络搜索、网页内容提取、错误诊断以及GitHub代码探索等功能。该工具通过CLI接口,为开发者和分析师提供高效、全面的多模态数据处理和AI任务执行能力。
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Perplexity 智能搜索
perplexity-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型,实时抓取带引用的网页信息,适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询,弥补模型训练数据之外的知识空白。
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AI可引用性评分
geo-citability
zubair-trabzada/geo-seo-claude
132
为网页内容提供 AI 引用性评分,识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题,并给出重写建议,让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。
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Exa神经搜索引擎
exa-search
affaan-m/everything-claude-code
157
通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa,快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报,满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。
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DeerFlow智能代理交互平台
claude-to-deerflow
bytedance/deer-flow
426
本技能用于通过HTTP API与DeerFlow AI智能代理平台进行深度交互。它支持管理复杂的、多步骤的AI工作流,包括执行深度研究、代码运行、网页内容抓取和文件分析。适用于需要系统性、自动化处理和多轮次对话的复杂研究任务。
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开源研究笔记本平台
open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
199
自托管开源的研究笔记平台,可替代 Google NotebookLM。支持导入 PDF、视频、音频、网页与 Office 文档,生成 AI 笔记与摘要、制作多说话人播客、与文档对话,并进行全文与向量检索,兼容 16 种以上 AI 提供商。
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间接提示注入检测
indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持(Goal Hijack)漏洞,即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源(如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容)中时,阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容,而不是执行内容本身携带的额外命令。
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日本語NLP趋势报告
research-trends
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
462
结合日本语NLP资源数据集与实时网页调研,生成关于模型、工具、基准、向量检索、语音等方向的最新趋势报告。
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检测间接提示注入载荷
detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
358
本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容(如网页、PDF、图片)时,攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描,在数据进入LLM之前进行安全净化,防止恶意指令劫持代理行为。
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生成式引擎优化专家
tlc-generative-engine-optimization
tech-leads-club/agent-skills
73
本技能专注于生成式引擎优化(GEO),旨在确保特定网页的内容结构、元数据和可信度达到AI答案引擎(如Google AI Overviews、ChatGPT、Bing Copilot)的最佳标准。它侧重于技术实现层面,如结构化数据(JSON-LD)、语义化HTML和元数据优化,以提高内容的可发现性、可理解性和可引用性,而非传统的关键词排名。
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自然语言浏览器意图执行
browser-intent
ruvnet/ruflo
64
这是一个基于自然语言的浏览器自动化工具。它允许用户用日常语言描述目标操作(如“点击登录按钮”、“填写搜索框内容”),无需编写复杂的CSS选择器。通过结合大型语言模型(LLM)能力,可以驱动浏览器执行多步骤的复杂交互,特别适用于元素选择难以定位或结构不稳定的网页。
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