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机器学习消融实验设计
ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
285
该工具用于系统性规划和设计学术研究所需的消融实验。它模拟了严谨的机器学习审稿人视角,帮助用户科学地隔离每一个新组件的贡献度,测试关键超参数的敏感性,从而构建一套完整的实验方案,最大化研究结果的学术价值。
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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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深度伪造语音检测与反欺诈系统
detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼(vishing)攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征,并利用机器学习模型进行分类判断,以确定录音的真实性。支持批量取证分析,生成信心评分和详细报告,是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击
detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
483
本框架通过关联Windows安全事件4624(登录类型3)来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标,包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况,为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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本地大型语言模型评估工具
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架,包括`inspect-ai`和`lighteval`,并提供灵活的后端选择(如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`),以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择,但不负责远程任务调度或结果发布。
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惠斯通AI论文智能分析
hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容,提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据,并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID,并要求进行总结、解释或分析时,使用此技能。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境,只需准备数据集,即可利用云端GPU资源进行训练,并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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自动化GDPR数据主体访问权处理
implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求(DSAR)自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源(数据库、文件)中发现个人身份信息(PII),并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点,从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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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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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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