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搜索行为，共找到 17 条记录

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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。

自适应AI操作模式

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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。

LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch

ComposioHQ/awesome-claude-skills

借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。

AI语音代理与呼叫自动化构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本流程指导用户使用 Retell AI SDK 构建高级语音代理。内容涵盖了复杂的呼叫流程配置、函数调用集成（如预约管理）以及语音行为设置，适用于构建专业的、具备实时业务逻辑的电话呼叫自动化系统。

Retell AI语音代理策略护栏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了使用Retell AI进行语音代理和电话呼叫自动化时的策略护栏实现模式。它旨在确保AI在电话交互过程中严格遵守预设的业务规则和安全政策，有效防止越权行为或对话流程的偏差。

稀疏自编码器：模型可解释性分析

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。

API 枚举攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过监控顺序或篡改的对象 ID、分析授权失败并识别异常请求行为，在网关和 SIEM 中检测 BOLA/IDOR 等 API 枚举攻击。

AI商业邮件入侵检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

采用 AI+NLP 分析写作风格、行为、意图，建立基线并训练变换器模型，配合响应流程，识别传统规则难以捕捉的商业邮件入侵欺骗攻击。

基于UEBA的内部威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Elasticsearch 驱动的 UEBA 建立认证、文件与网络行为基线，计算异常得分并关联多个指标，为安全运营中心提供内部威胁告警与调查线索。

斯塔克斯网络攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析多阶段的 Stuxnet 式攻陷链路、监控 PLC 逻辑完整性、捕捉工程工作站妥协信号，并结合物理过程模型与独立传感器交叉验证，及时发现隐藏在工业控制系统中的伪造与篡改行为。

AI模型行为透视检测

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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。

妈妈唠叨模式

将 AI 语气切换为中国式妈妈唠叨，保持原有行为协议不变但将旁白变成层层升级的碎碎念，用来督促自己先查资料、验证逻辑、完成任务再求助。

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