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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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具身智能想法发掘管线

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向，通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段，提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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物理入侵评估及红队测试

performing-physical-intrusion-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了全面的物理安全渗透测试技术，是红队演习的关键环节。涵盖了尾随进入、门禁卡克隆（RFID）、锁具绕过以及部署恶意网络设备（如WiFi Pineapple）。提供了实用的工具箱和MITRE ATT&CK映射，用于评估组织的物理和数字安全控制薄弱点。
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研究方案精炼与优化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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
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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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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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