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智能体工具设计与构建

agent-tool-builder

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于LLM与外部工具的接口设计，是解决AI应用中工具调用失败的核心能力。它指导如何设计清晰、无歧义的JSON Schema，实现函数调用（Function Calling）和完善的错误处理机制，确保智能体能够可靠、稳定地使用复杂工具API，避免幻觉和调用失败。

远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。

句向量嵌入框架

sentence-transformers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。

SimPO：简单偏好优化对齐

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

SimPO（简单偏好优化）是一种先进的、无参考模型的LLM对齐方法。它利用人类偏好数据集对大模型进行精调，是DPO和PPO的高效替代方案。SimPO性能优于DPO，且无需额外的参考模型，特别适合需要快速、简单、资源高效的偏好数据对齐场景。

变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。

开放笔记本研究中心

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。

YES.md AI 治理引擎

sickn33/antigravity-awesome-skills

YES.md 是 AI 治理引擎，提供安全门、证据法则与影响意识，迫使助手在改动配置、部署前核查数据、避免猜测，并确保每次修复都经验证，防止盲目重试与推脱责任。

AI驱动的OSINT关联

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过AI和大模型推理关联多个OSINT来源的用户名、邮箱、社媒、域名、泄露及暗网情报，自动构建目标画像并附带可信度评估与关联分析。

提示治理工具包

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alirezarezvani/claude-skills

将提示视为生产级代码，提供注册中心、评估流水线和治理流程，帮助团队管理版本、测试质量、推进上线并防止回归。

Protect-MCP代理治理

protect-mcp-governance

sickn33/antigravity-awesome-skills

Protect-MCP 通过 Cedar 策略与 Ed25519 签名凭证管控 MCP 代理工具调用，支持从影子模式观察到强制执行以及审计凭证验证，适合 Claude Code 钩子集成和渐进式治理。

智能体治理与安全模式

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github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

github/awesome-copilot

本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。

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