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整合Google Gemini API进阶指南

gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
372
本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程，涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用（工具使用）和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践，如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制，适用于构建复杂的AI应用。
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高管AI代理间协作协议

agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
173
本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。
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基于Claude的智能语音助手

auri-core
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Auri是一款基于亚马逊Alexa和Claude AI构建的下一代智能语音助手。它超越了简单的问答模式，能够进行多轮对话、保持上下文记忆，并具备深层推理能力。它能像人类一样，理解复杂的语境和情感，提供自然、贴心的巴西葡萄牙语回复，适用于需要高度情境感知和高级对话流程的场景。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念，强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异，并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能（AGI）的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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AI可引用性评分

geo-citability
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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为网页内容提供 AI 引用性评分，识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题，并给出重写建议，让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。
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智能工具调用可靠性保障

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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分析勒索软件泄露网站情报

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套结构化的方法论和Python实现，用于监控和分析勒索软件的泄露网站（DLS）。它帮助安全分析师追踪受害者信息，提取关于攻击者战术的情报，评估特定行业的风险，从而实现主动防御，掌握威胁态势。
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使用YARA规则进行威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。
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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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模型防护响应清洗

gws-modelarmor-sanitize-response
googleworkspace/cli
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通过 Model Armor 模板在命令行中清理模型响应，确保发向用户的输出符合安全策略。
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记忆内容精简压缩器

compress
JuliusBrussee/caveman
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该工具能够将自然语言格式的记忆文件（如笔记、偏好设置）精简为高度浓缩的“史前语”格式。其核心目的是在大幅减少输入Token的同时，严格保留代码块、URL、文件路径等所有技术细节和原始结构，确保信息准确性。
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LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
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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。
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