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数学奥林匹克解题器

math-olympiad
anthropics/claude-plugins-official
200
专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题，先多轮推理优化解法，再用独立的对抗验证器查找漏洞，最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。
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跨平台智能体技能生成器

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入（如文档、截图、代码片段或模糊意图），并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距，实现流程自动化。
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消融实验系统规划器

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具用于系统化规划机器学习研究论文中的消融实验。它模拟同行评审的视角，帮助用户设计实验，以隔离模型中每个组件的贡献，并回答审稿人最可能提出的关键问题。整个流程覆盖了从设计、到可行性评估、再到运行的全周期。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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AI研究论文信息提取与分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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LLM成本优化与架构设计

llm-cost-optimizer
alirezarezvani/claude-skills
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提供专业的LLM成本优化框架，帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术，系统性地降低AI API支出（可达40-80%）。旨在确保在成本受到严格控制的前提下，维持高质量、可扩展的AI功能。
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永续自主智能体框架

autonomous-agent-harness
affaan-m/everything-claude-code
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本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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上下文模式数据清除

ctx-purge
mksglu/context-mode
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用于永久清除上下文模式下的知识库和会话数据。提供项目级和会话级两种清除范围，可用于隔离污染的会话数据，同时保留项目整体的统计信息。此操作具有高度破坏性，且不可逆。
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