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自适应AI操作模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套结构化的行为框架，定义了多个AI运行模式（如头脑风暴、实现、调试、审查、教学和部署）。它能够根据用户任务所处的阶段，自动调整AI的思维方式和输出格式，从而确保无论是在概念发散、代码编写还是最终发布，都能获得系统化、高质量的输出。

并行多智能体研究

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。

OpenRouter模型工具调用与代理构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型（LLM）上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口，使开发者无需关心底层模型提供商差异，即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。

分析勒索软件泄露网站情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

完整想法发现管线

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个全流程的科研想法发现管线。它能从一个宽泛的研究方向开始，自动执行文献调研、创意生成、新颖性检查和方案精进。最终输出包含排名、详细提案和实验计划，帮助用户将初步想法转化为可执行、结构化的科研项目，适用于需要完整研究指导的用户。

使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

全流程研究自动化管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能提供全自动化的科研流程管线，覆盖了从宏观研究方向的探索、想法发现、文献调研、实验验证，到最终撰写和输出专业论文PDF的全过程。旨在帮助用户完成从初步设想到高质量学术成果的完整闭环。

持续主动责任督促

这是一个以日本企业“詰め”文化为基础的技能，督促助手在失败后不断尝试不同思路、查阅原典、验证前提，主动扩展检查范围、拾遗补缺，确保交付的结果经过端到端的验证与反省。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

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。

印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS

该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。

Claude API可观测性日志封装

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个为Claude API设计的日志封装工具，用于实现调用过程的全面可观测性监控。它能自动记录输入/输出Token数、API调用延迟、估算成本和详细错误信息。是构建生产环境稳定、可监控的AI应用的必备组件。

智能体技能编写与优化指南

jnMetaCode/superpowers-zh

本指南介绍了如何使用测试驱动开发（TDD）方法为 AI 智能体编写、组织和优化技能文档。重点涵盖了 Claude 搜索优化（CSO）、Token 效率控制以及技能文档的结构规范。

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