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人工智能伦理与负责任AI审查

ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险，提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档，适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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图像生成与编辑工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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数据监控与AI智能体顾问

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sickn33/antigravity-awesome-skills
253
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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Neon AI 网关：统一大模型调用

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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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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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生成式引擎优化专家

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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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持续目标循环代理编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。
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深度研究需求提示生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求，转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题，确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性，适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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深度多源研究综合报告

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度，并行搜索信息，并通过对抗性验证机制（3票制）对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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AI安全检测基准测试

harness-security-bench
ruvnet/ruflo
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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。
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递归决策与证据追踪系统

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affaan-m/ECC
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这是一个用于管理复杂、迭代、高风险决策流程的结构化框架。它要求建立一个详细、可审计的“账本”，记录每次迭代的先验结果、新输入、搜索空间指标和决策标记。该系统强制建立严格的证据追踪链，并将默认模式设置为安全、预演模式，确保信心建立在可验证的、循序渐进的证据之上。
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