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大语言模型安全防护护栏
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
305
该工具为大型语言模型(LLM)应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击(如提示注入),检测并过滤敏感个人信息(PII)和有害内容。同时,它还能验证模型的输出是否准确、结构化,有效防止幻觉和数据泄露,确保AI应用的安全性与合规性。
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学术论文图表AI生成器
paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
62
专业的学术论文图表生成工具。它采用多阶段、迭代式的流程,利用AI模型(如Gemini和Claude)来解析请求、优化复杂的架构布局、检查学术规范(如CVPR/NeurIPS风格),最终生成达到出版级别的高质量插图和流程图,专为科研人员设计。
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自动化智能体合规性测量
skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
107
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景,执行智能体,并通过LLM分析,生成一份详细报告,精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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交互式机器学习训练监控
training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
476
该技能提供连续、结构化的深度学习模型训练指标监控。它能够从WandB和本地日志等源头分析数据,自动检测NaN值、发散、平台期或突变等关键异常。通过给出明确的决策(继续、等待或停止)和详细证据,确保计算资源只用于有效的训练过程。
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JavaScript客户端机器学习
transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
267
该工具允许开发者在JavaScript或TypeScript环境中直接运行先进的机器学习模型。它支持自然语言处理(文本生成、总结、翻译)、计算机视觉(图像识别、目标检测)和音频处理等多种任务。特别适用于构建无需后端支持、完全在浏览器端运行的多模态AI应用。
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LLM成本优化与架构设计
llm-cost-optimizer
alirezarezvani/claude-skills
447
提供专业的LLM成本优化框架,帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术,系统性地降低AI API支出(可达40-80%)。旨在确保在成本受到严格控制的前提下,维持高质量、可扩展的AI功能。
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永续自主智能体框架
autonomous-agent-harness
affaan-m/everything-claude-code
204
本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存(MCP)等原生功能,实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理,无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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跨库数据查询
database-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
467
访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口,针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求,查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。
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上下文模式数据清除
ctx-purge
mksglu/context-mode
472
用于永久清除上下文模式下的知识库和会话数据。提供项目级和会话级两种清除范围,可用于隔离污染的会话数据,同时保留项目整体的统计信息。此操作具有高度破坏性,且不可逆。
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LLM交易代理安全监控
llm-trading-agent-security
affaan-m/everything-claude-code
332
本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策,确保其符合预设的风险参数,并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。
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全域AI智能体与服务发现
global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
这是一个跨协议的平台,集成了超过18,000个MCP服务器和AI智能体,覆盖多个注册表。它允许用户通过单一搜索界面,跨协议(MCP、A2A、agents.txt)查找执行特定任务所需的服务端点,如数据库查询或文件转换。
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多智能体任务编排器
multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官,负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家,防止任务重复和冲突。更重要的是,它强制执行严格的质量门检查(如代码测试、文件差异检查),确保结果可靠,并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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