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Claude代码专家命令行工具
claude-code-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
151
这是一个专业的Claude Code命令行专家系统,专注于开发效率最大化。它通过管理Hooks、持久化上下文(CLAUDE.md)、记忆文件和子代理编排等高级功能,适用于处理复杂的编程任务、调试和高级自动化工作流。
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乔治·辛顿深层学习专家
geoffrey-hinton
sickn33/antigravity-awesome-skills
63
扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角,结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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模拟Yann LeCun AI专家
yann-lecun
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个高级角色扮演技能,模拟了卷积神经网络(CNN)的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史,或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平,提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。
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llms.txt 规范生成
geo-llmstxt
zubair-trabzada/geo-seo-claude
390
生成或校验 llms.txt,指导 AI 抓取与理解站点内容,强调关键页面与信息,稳固品牌叙事。
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技能编排管理器
antigravity-skill-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
评估任务复杂度,仅在必要时组合合适技能,记录成功搭配并防止简单任务滥用高阶能力,适合跨域复杂需求。
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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
369
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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分析勒索软件泄露网站情报
analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
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。
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自动化多轮研究评审循环
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
这是一个功能强大的自动化工具,用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程,持续接收反馈、执行修复,并进行再评审,直至内容满足预设的优秀标准,或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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自主LLM研究迭代评审循环
auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
494
该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM,自动进行多轮评审、打分及提出改进方案,直至研究内容达到可提交(Ready)的专家级标准。它支持状态管理,模拟了完整的专业同行评审过程。
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自动研究论文多轮审阅
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环,模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见,并进行再审查,直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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自动化IOC防混淆与共享流水线
building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能描述了一个自动化流水线的构建过程,用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标,进行标准化和防混淆处理(如将'http://'转换为'hxxp://'),最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式,并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。
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工业控制系统异常检测
detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能旨在为工业控制系统(ICS/OT)提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型,通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线,构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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