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NotebookLM 研究助手

notebooklm
sickn33/antigravity-awesome-skills
139
通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM，使用 Gemini 依据文档来源回答问题，涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。
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个性化状态总结

roundup
github/awesome-copilot
317
Roundup 会从配置的 GitHub、日历、邮箱和聊天等来源采集信息，按受众和时间段撰写符合沟通风格的状态更新草稿。
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代码会话使用分析报告

session-report
anthropics/claude-plugins-official
267
该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。
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深度伪造检测与媒体溯源

resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
235
该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。
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开源笔记：私密AI研究分析平台

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
101
Open Notebook是一款自托管、开源的AI研究分析工具，是Google NotebookLM的优秀替代品。它支持摄入PDF、视频、网页等多种格式的资料，并将其组织成私密知识库。核心功能包括上下文感知的AI聊天、自动总结、多说话人播客生成，以及通过完整的REST API提供程序化访问。通过自托管部署，确保了数据的完全私密性与安全性，并支持多种主流AI模型。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
325
PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架，专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API，支持多智能体系统和自定义环境创建，实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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稳定强化学习算法库

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
197
Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发，并支持构建和训练复杂的单智能体系统，包括自定义和向量化环境。
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Anthropic消息API进阶模式

clade-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
292
本技能详细介绍了使用Anthropic Messages API的进阶用法。涵盖了实时流式响应处理、系统提示词设置、多模态视觉输入处理以及强制结构化JSON输出等高级功能。适用于构建复杂、健壮、多模态的AI应用场景。
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Cohere API V2快速上手指南

cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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间接提示注入检测

indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持（Goal Hijack）漏洞，即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源（如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容）中时，阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容，而不是执行内容本身携带的额外命令。
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Abridge医疗AI持续集成

abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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