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评估和排名智能体结果
eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流(AgentHub)中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估(如运行特定命令衡量性能),以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较,帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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代理支付执行
agent-payment-x402
affaan-m/everything-claude-code
64
为 AI 代理添加 x402 支付执行能力,支持按任务预算、支出控制和非托管钱包,可用于支付 API、购买服务或与其他代理结算,并可通过 Base 或 X Layer 集成。
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AI提示注入安全检测器
detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统,用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类,适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统,以及进行主动的AI安全扫描。
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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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全域AI智能体与服务发现
global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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添加数据和持久化上下文记忆
ov-add-data
volcengine/OpenViking
401
该技能用于将外部资源(如本地文件、网络URL、代码仓库)和对话内容转化为持久化、可检索的知识和记忆。它核心功能是为OpenViking上下文数据库构建全面的知识库,确保学习到的洞察和外部数据能够在会话间持续可用。当需要注入外部知识或增强上下文持久性时使用。
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自进化高级协议平台
pro
tanweai/pua
371
该技能是高级扩展层,实现了“自进化协议”,能够记录和维护会话中的状态连续性(Compaction),并提供KPI风格的性能总结。它允许用户模拟持续的专业成长和技能掌握,通过迭代机制不断调整和内化最佳表现基线,适用于复杂角色扮演和专业技能训练。
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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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Acontext:AI智能体技能记忆层
acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计,充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储,并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口(CLI)和API,用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传,极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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印度演员假设猜测法
actor-indian-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
213
该技能用于通过间接线索(如奖项、家庭关系、争议事件等)来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时,首先根据线索形成1-3个候选名字,然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索,从而高效确认最终答案。
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