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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
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在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。
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模型网关：多模态大模型路由

routerbase-model-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。
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RuView模型高级训练流程

ruview-model-training
ruvnet/RuView
277
本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。
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大语言模型可复现性指南

colm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
240
本指南详细介绍了大语言模型（LLM）论文的科学可复现性标准。它提出了分层验证体系（精确、预算、漂移），指导作者如何处理开源模型、专有API模型，并规范了计算资源和实验失败模式的书面披露，确保研究结果的严谨性和可追溯性。
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NLP研究可复现性指南

naacl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细阐述了自然语言处理（NLP）研究的严格可复现性要求。它指导研究人员必须将可复现性清单视为一项约束性合同，通过精确“锁定”所有关键变量（包括模型版本、API访问日期、提示词和随机种子），并创建完整的可复现性清单（reproducibility manifest），从而确保研究结果的科学严谨性和可验证性。
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OpenRouter视频资产生成器

openrouter-video-generator
opensquilla/opensquilla
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这是一个用于生成短视频资产的适配器，通过OpenRouter的异步视频生成API工作。它专为元技能设计，用于将动态多媒体内容集成到网页中。该工具负责管理完整的任务生命周期，包括提交请求、轮询状态和下载最终的MP4文件，并严格遵循资产报告规范。
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零样本生物医学实体抽取

running-zeroshot-ner
maziyarpanahi/openmed
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零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。
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DeepSeek 聊天补全工具

deepseek-chat
ruvnet/ruflo
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该技能提供基于 DeepSeek 聊天模型的单次对话补全功能，适用于摘要、提取或快速分类等非推理任务。通过读取环境变量调用 API，返回 JSON 格式结果，便于下游工具集成。支持温度、最大 token 等参数配置，适合自动化文本处理工作流。
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DeepSeek 推理链调用

deepseek-reason
ruvnet/ruflo
161
封装 DeepSeek deepseek-reasoner（R1）推理模型，返回独立的思维链与最终答案，支持表格/JSON 输出与推理 token 用量统计，适用于多步推理、根因分析与复杂缺陷排查等场景。
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