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生成引擎优化审计

geo-audit
zubair-trabzada/geo-seo-claude
117
通过识别业务类型、抓取关键页面并调度五个分工清晰的子代理分析 AI 可见性、平台适配、技术架构、EEAT 内容与 schema，最终生成综合 GEO 得分与优先改进建议。
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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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Exa神经搜索引擎

exa-search
affaan-m/everything-claude-code
157
通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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自动研究迭代优化循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
274
这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能够持续地将内容提交给外部AI评审器，进行评估并自动应用修正。该循环会不断重复评审和修改过程，直到获得积极的评估结果或达到设定的最大轮次，确保研究成果的质量和完整性，适用于需要严格验证的复杂项目。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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检测Azure服务主体滥用

detecting-azure-service-principal-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了检测Azure服务主体滥用的高级方法和威胁狩猎查询（KQL/SPL）。它涵盖了特权提升、凭证泄露、未经授权的角色分配和枚举等技术，对于监控Microsoft Entra ID的SOC分析师和安全团队至关重要。
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机器人创意发现流程

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
462
这是一个全面的流程，帮助用户将广阔的机器人方向转化为具体、可基准测试、仿真优先的研究想法。它包含文献调研、创意生成、新颖性检查和批判性回顾四个阶段。流程系统性地纳入了具身性、任务族、观测模态和仿真到现实的约束，确保产出的想法既新颖又具备技术可行性。
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