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乔治·辛顿深层学习专家

geoffrey-hinton

sickn33/antigravity-awesome-skills

扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。

llms.txt 规范生成

zubair-trabzada/geo-seo-claude

生成或校验 llms.txt，指导 AI 抓取与理解站点内容，强调关键页面与信息，稳固品牌叙事。

自动化IOC防混淆与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能描述了一个自动化流水线的构建过程，用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标，进行标准化和防混淆处理（如将'http://'转换为'hxxp://'），最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。

Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。

上下文预算与LLM优化

affaan-m/everything-claude-code

本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。

永续自主智能体框架

autonomous-agent-harness

affaan-m/everything-claude-code

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。

多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。

学术论文审稿助手

academic-paper-review

bytedance/deer-flow

针对论文审稿、研究评估或总结类请求，提供结构化的学术评审分析，涵盖摘要、方法、贡献、文献定位与改进建议，适用于各个研究领域的上传 PDF 或链接资料。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

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