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威胁基础设施追踪

tracking-threat-actor-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
通过 Shodan/Censys 扫描、被动 DNS、证书透明度、WHOIS 查询和网络指纹化，持续追踪 C2、钓鱼域名及相关基础设施，辅助安全团队态势感知与响应。
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OpenPI 精调与部署

fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
422
使用 JAX 或 PyTorch 微调与部署 Physical Intelligence OpenPI pi0 系列模型，面向 ALOHA、DROID、LIBERO 机器人任务，涵盖环境准备、LFS 同步、模型转换、规范化统计与 WebSocket 推理服务，便于调试和上线。
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类型安全的AI代理

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。
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PyTorch训练模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
228
提供 PyTorch 编程惯用法，涵盖设备无关代码、可复现设置、模型结构、训练与验证循环及数据管道，帮助构建稳健高效的深度学习项目。
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提示注入防护方案

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过正则签名、启发式评分与 DeBERTa 分类器三层联动，提前过滤 LLM 用户输入中的提示注入攻击，适用于安全监控、输入验证层或红队测试等场景。
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Trackio 机器学习监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio 提供训练指标日志、告警触发和 CLI 查询，实时同步到 Hugging Face Spaces，便于自动化监控与调试机器学习实验。
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LLM安全验证护栏

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 NeMo Guardrails、Colang 流、水印 PII/内容检查及 Guardrails AI 架构，构建输入输出验证管线，阻止注入、敏感信息泄露、输出偏差等风险，保障 LLM 应用安全合规。
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LLM 成本优化器

llm-cost-optimizer
alirezarezvani/claude-skills
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LLM 成本优化器通过模型路由、提示缓存、输出长度控制以及可观测性，审计或设计AI特性，减少大规模API开销的同时维持用户体验。
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