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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构，协调多个子智能体进行实验，并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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Gemini图像生成与编辑

image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
该技能基于Gemini Nano Banana Pro模型，专门用于执行高质量的图像生成和编辑任务。用户可以根据文本提示来创建视觉内容、生成产品模型、设计Logo或进行复杂的照片编辑，功能强大且稳定。
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LLM模型委员会：多模型协同推理

llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
368
该工作流实现了LLM模型委员会（LLM Council）机制。它让多个开源大模型并行对同一问题进行独立思考和回答，随后进行相互评级，最后由指定的主席模型进行综合提炼，从而产出经过多方验证的、高可靠性的最终答案。适用于需要深度分析和高准确度的复杂任务。
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具界AI代理循环设计

loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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检测AWS CloudTrail异常行为

account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
290
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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检测数据和模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
397
本技能旨在贯穿整个机器学习生命周期，检测数据投毒和模型后门攻击。它通过检查数据来源完整性、识别标签错误（使用Cleanlab），并利用激活聚类和谱特征分析（ART）来检测模型中的恶意触发器或被篡改的权重，保障ML供应链安全。
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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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大型语言模型安全红队测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
本技能利用NVIDIA的Garak框架，对大型语言模型（LLMs）进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词，检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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智能体AI工具调用安全防护

securing-agentic-ai-tool-invocation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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