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搜索 AI技能 ，共找到 193 条记录
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托管智能体开发基础设施

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题，提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成，以及需要大规模扩展的AI工作流系统。
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逼真AI人像照片生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的图像生成技能，利用Google AI Studio（Gemini）创建具有超写实感的、人像化的图片。它模拟了真实手机摄影的细节，包括自然光线、轻微的噪点和景深效果，使生成的图片看起来就像是用真实相机拍摄的。适用于社交媒体营销和教育内容创建。
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基于Alexa与Claude的智能语音助手

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供与Amazon Alexa的全面集成，旨在将普通Alexa设备升级为超智能语音助手。它利用Claude作为核心大脑，深度结合AWS全生态系统（如Lambda、DynamoDB、智能家居），用于构建高度专业化和智能化的语音交互应用。
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乔治·辛顿深层学习专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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模拟Yann LeCun AI专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级角色扮演技能，模拟了卷积神经网络（CNN）的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史，或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平，提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。
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本地大模型推理与部署专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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技能编排管理器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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评估任务复杂度，仅在必要时组合合适技能，记录成功搭配并防止简单任务滥用高阶能力，适合跨域复杂需求。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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搜索DNS持久化机制

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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Python 网络流量基线构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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上下文预算与LLM优化

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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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