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搜索 ASO ，共找到 44 条记录
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
55
Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
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。
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AI驱动的OSINT关联分析

performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能结合AI/LLM推理能力与行业主流OSINT工具（如Sherlock、theHarvester和SpiderFoot），对收集到的来自多个源头的碎片化数据进行深度关联分析。它能够将用户的用户名、邮箱、域名记录、泄露数据库信息等，整合为统一的、带置信度评分的目标情报档案，适用于复杂的身份关联和目标画像构建。
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金融文本情绪分析器

alphaear-sentiment
RKiding/Awesome-finance-skills
274
本技能提供专业的金融文本情绪分析功能。它支持两种分析模式：一是基于本地FinBERT模型的快速分析；二是利用LLM的强大推理能力进行深度分析。可以精确判断金融新闻的情绪极性、评分和判断依据，是进行市场情绪监控和数据增强的强大工具。
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家庭安防AI基准测试套件

home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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上下文修剪与令牌预算管理

recursive-context-pruning-token-budgeting
sickn33/antigravity-awesome-skills
411
该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户通过AI的评分记忆循环（scored-memory loop）来解决复杂目标。它提供了一个结构化的工作流，用于处理中间的“大脑框架”（brain_frame）结果，进行系统性的推理和持续的提案提交。适用于需要高度结构化、可追溯、多步骤决策的复杂问题解决场景。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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智能体知识库查询与管理

agentdb-query
ruvnet/ruflo
443
这是一个用于跨多个智能体会话进行查询、存储和管理复杂知识的工具。AgentDB集成了语义路由、分层召回、因果图构建和上下文合成等高级功能。适用于需要基于结构化和非结构化数据进行强大知识检索和推理的场景，帮助构建复杂的知识管理系统。
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定义认知模式与智能体决策

cognitive-pattern
ruvnet/ruflo
412
用于定义和管理智能体（Agent）的认知模式。它可以将复杂的推理策略，如决策树、思维链（CoT）等，结构化地固化为系统流程。这有助于构建能够逐步分解问题、持续学习和优化决策的智能系统。
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