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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
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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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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API 枚举攻击检测

detecting-api-enumeration-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过监控顺序或篡改的对象 ID、分析授权失败并识别异常请求行为，在网关和 SIEM 中检测 BOLA/IDOR 等 API 枚举攻击。
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基于UEBA的内部威胁检测

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 Elasticsearch 驱动的 UEBA 建立认证、文件与网络行为基线，计算异常得分并关联多个指标，为安全运营中心提供内部威胁告警与调查线索。
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斯塔克斯网络攻击检测

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过分析多阶段的 Stuxnet 式攻陷链路、监控 PLC 逻辑完整性、捕捉工程工作站妥协信号，并结合物理过程模型与独立传感器交叉验证，及时发现隐藏在工业控制系统中的伪造与篡改行为。
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Sysmon 进程注入检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用 Sysmon 事件分析远程线程创建、跨进程访问、DLL 异常加载以及 ProcessTampering 等指标，结合进程创建全链路并排除正常活动，检测 MITRE T1055 系列的进程注入威胁。
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WMI 持久化追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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检测 WMI 事件订阅（过滤器、消费者、绑定）变化，结合 Sysmon、Windows 事件和脚本日志等来源，查找无文件持久化手法，特别适用于常规持久化指标清空或 WmiPrvSe 异常场景。
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研究课题生成与定位

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。
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微软Entra无密码部署

implementing-passwordless-auth-with-microsoft-entra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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介绍如何在 Microsoft Entra ID 中启用 FIDO2 密钥、Windows Hello for Business、Microsoft Authenticator 通行证及基于条件访问的认证强度策略，构建抗钓鱼的无密码登录保护。
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监控实验结果

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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通过查看远程 screen 会话、收集日志、解析 JSON 输出，并可选地从 WandB 获取指标，汇总基线、变化和成本信息，以便对 Vast.ai 或 Modal 训练进行全过程监控。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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