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搜索 CTI ，共找到 943 条记录
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Seedance 2.0 AI视频生成器

seedance-2-prompt
opensquilla/opensquilla
215
基于Seedance 2.0模型，可根据结构化的英文提示词生成3-15秒的AI视频片段。支持提供首帧图像和风格/身份参考图，以保持角色和场景的一致性。该工具支持多种云端后端，适用于制作分镜脚本、短片概念或电影级场景。
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技能优化：智能体睡眠学习循环

skillopt-sleep
microsoft/SkillOpt
246
SkillOpt-Sleep提供了一个智能体自我提升的机制。它通过模拟“睡眠”或“梦境”周期，自动回溯分析历史会话，提炼出重复任务，并通过实际运行进行巩固。它将学习到的知识固化为持久的记忆和技能，并采用“保留集门控”机制，确保只有严格验证过、能提升性能的知识才能被采纳，实现长期能力的系统性提升。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
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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图像生成与编辑工作流

image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
349
本技能提供了一个完整的图像生成和编辑工作流，使用 Google 的 Gemini Nano Banana Pro 模型（gemini-3-pro-image-preview）。适用于生成视觉素材、创建Logo、编辑照片或制作产品模型等任务。它采用稳定的文件级请求方式，确保能处理复杂的图像数据和API调用。
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检测AWS CloudTrail异常行为

account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
163
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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粘贴站泄露凭证监控

gather-customer-information
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
68
本工具用于自动化监控Pastebin、GitHub Gists等粘贴站，实时检测泄露的凭证、API密钥和敏感数据。通过结合爬虫技术、关键词匹配和正则表达式，帮助用户尽早发现数据泄露事件，进行有效的安全响应。
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使用Falco检测容器运行时威胁

detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
314
在Kubernetes和Docker中使用现代eBPF驱动部署和运维Falco。涵盖驱动选择、Helm安装、输出通道及内置规则集，可检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载和异常系统调用。适用于开启运行时安全、将告警路由至SIEM或Falcosidekick及升级现有部署。
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检测数据与模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
358
本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容（如网页、PDF、图片）时，攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描，在数据进入LLM之前进行安全净化，防止恶意指令劫持代理行为。
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监测模型提取与隐私泄露攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能旨在提供一套全面的检测框架，用于识别和防御滥用推理API的AI攻击，如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露，帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API，或进行预部署红队演练，以评估模型面临的实际安全风险。
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基于Garak的LLM红队安全测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
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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