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大型语言模型安全红队测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
本技能利用NVIDIA的Garak框架，对大型语言模型（LLMs）进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词，检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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云端分子结构与生物计算平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Tamarind Bio是一个专业的云平台，集成了多种前沿的开源生物计算工具。它支持复杂的生物学任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、分子设计、蛋白-配体对接和结合亲和力预测等。用户无需在本地部署高性能GPU，即可完成完整的生物结构分析。
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管理思虑流程帧队列

accint-frames
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。
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AI智能体知识记忆管理系统

agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
249
这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统，专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆，确保AI代理具备长期的上下文理解能力，并将发现自动同步到项目文档中。
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反欺骗与完整性检查

anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱，例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具，提供结构化的完整性程序和反向证据，确保输出结果基于事实和最高的正直标准，有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
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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数据监控与AI智能体顾问

monte-carlo-monitoring-advisor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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跨模型任务派发与评审

dispatch
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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暗底知识图谱AI演示稿

deck-graphify-dark
nexu-io/html-anything
250
这是一款专为AI原生项目、知识图谱或技术深度分享设计的深色主题演示模板。它结合了深色渐变背景、漂浮光点、SVG力导向图和JetBrains Mono代码高亮，视觉效果极具科技感，适用于技术分享和产品发布会。
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生成式引擎优化专家

tlc-generative-engine-optimization
tech-leads-club/agent-skills
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本技能专注于生成式引擎优化（GEO），旨在确保特定网页的内容结构、元数据和可信度达到AI答案引擎（如Google AI Overviews、ChatGPT、Bing Copilot）的最佳标准。它侧重于技术实现层面，如结构化数据（JSON-LD）、语义化HTML和元数据优化，以提高内容的可发现性、可理解性和可引用性，而非传统的关键词排名。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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