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AI/ML安全专家攻击手册

ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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AI工作流诊断审计

diagnose
github/awesome-copilot
72
这是一个系统性的AI工作流审计工具。它能够从提示质量、上下文效率、工具健康、架构适宜性以及安全性五个维度进行深度诊断，生成一份带分数的报告。报告不仅指出问题，还会提供优先级的、可执行的修复建议，帮助用户在部署AI系统前发现并解决潜在的鲁棒性缺陷。
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LLM提示注入专家攻击手册

llm-prompt-injection
yaklang/hack-skills
212
本手册提供了一个全面的LLM安全测试指南，详细介绍了多种高级攻击技术。内容涵盖直接指令覆盖、通过RAG和网络数据进行的间接污染、功能调用滥用以及复杂的数据窃取方法，是AI安全研究和渗透测试的必备资料。
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OpenViking长期记忆配置与安装

install-openviking-memory
volcengine/OpenViking
447
本技能用于通过自然对话的方式，为OpenClaw接入和配置OpenViking长期记忆插件。它能自动捕获对话中的关键信息，并在后续回复前进行召回，实现跨会话的知识积累和上下文记忆。它让非技术用户也能轻松启用高级的知识检索和连续对话能力。
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AI协议别名加载工具

pua-mama
tanweai/pua
283
这是一个用于代码模型的CLI别名工具，用于实现特定的“mama协议”。它负责加载并遵循一套结构化的协议，在保持严格的验证要求的同时，将可见的叙事风格切换为“中国妈妈唠叨模式”。该工具还会管理配置文件，确保在修改`~/.pua/config.json`时保留原有设置。
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PUA Pro代码协议管理器

pua-pro
tanweai/pua
491
这是一个用于Codex的CLI别名，实现了Claude Code环境下的/pua:pro高级协议。它用于管理与自我进化、平台遥测、关键性能指标（KPI）和系统配置相关的复杂工作流，确保协议的稳定执行和配置的持久性。
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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
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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AI项目治理与可行性评估

caio-review
alirezarezvani/claude-skills
388
这是一个模拟首席AI官（CAIO）的严格审查流程，用于评估任何涉及AI的商业计划。在使用AI功能前，该工具强制要求用户评估六个核心维度：效果评估标准、幻觉和错误率风险、欧盟AI法合规性、模型构建方案（API/自建）、成本经济性以及所需团队配置。确保AI项目落地安全、合规且具有经济可行性。
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欧盟AI法案合规性评估

ai-act-readiness
alirezarezvani/claude-skills
386
这是一个全面的合规性评估工具，用于在AI系统进入欧盟市场前进行压力测试。它根据欧盟AI法案要求，涵盖了六个核心问题，包括禁止应用、高风险分类、符合性评估流程、角色义务、透明度披露以及通用目的AI（GPAI）的系统性风险检测，确保系统满足严格的法律要求。
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发现未收录的日文NLP资源

find-new-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
266
该技能用于搜索和发现Awesome Japanese NLP资源列表中尚未收录的最新日文自然语言处理（NLP）资源、工具和库。它帮助开发者和研究人员追踪日文语言技术的最新进展，或为资源列表准备贡献。
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日本語NLP趋势报告

research-trends
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
462
结合日本语NLP资源数据集与实时网页调研，生成关于模型、工具、基准、向量检索、语音等方向的最新趋势报告。
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日语NLP挑战与局限性报告

research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
231
该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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