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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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Ilya Sutskever：AGI安全与深度学习

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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模拟OpenAI联合创始人Ilya Sutskever的思维模式。提供关于通用人工智能（AGI）安全、超级智能伦理、缩放定律以及AI意识本质的深刻洞察。适用于需要最高技术深度和道德考量的复杂讨论。
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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法

yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念，以及驱动主流AI公司（如Meta、OpenAI、Google）的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比，将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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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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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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PyTorch深度学习模式指南

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affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
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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智能体工具调用治理与控制

protect-mcp-governance
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于为AI智能体工具调用提供严格的治理和安全控制。它利用Cedar策略语言来定义和执行访问控制策略，确保智能体只能在授权的条件下调用工具。同时，通过生成Ed25519签名凭证，为每一次工具调用决策提供不可篡改的加密审计证据，支持安全、可靠的系统部署。
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C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
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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。
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地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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