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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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动态多智能体工作流引擎

open-dynamic-workflows
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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元技能创建与流程编排

meta-skill-creator
opensquilla/opensquilla
145
本元技能负责复杂的、多步骤的工作流（元技能）的创建和编排。仅当用户明确要求组合、合成或提出一个协调多个现有技能的新能力时使用。它流程涵盖了意图澄清、触发词冲突检查、验证，并生成包含工作流图谱（DAG）的详细提案。
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技能优化：智能体睡眠学习循环

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
246
SkillOpt-Sleep提供了一个智能体自我提升的机制。它通过模拟“睡眠”或“梦境”周期，自动回溯分析历史会话，提炼出重复任务，并通过实际运行进行巩固。它将学习到的知识固化为持久的记忆和技能，并采用“保留集门控”机制，确保只有严格验证过、能提升性能的知识才能被采纳，实现长期能力的系统性提升。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
375
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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具界AI代理循环设计

loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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RAG流程提示注入安全测试

testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的安全测试方法，用于检测检索增强生成（RAG）流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入，以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具，可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性，确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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AI驱动的开发规范循环

ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
474
该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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反欺骗与完整性检查

anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱，例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具，提供结构化的完整性程序和反向证据，确保输出结果基于事实和最高的正直标准，有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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