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物理入侵评估及红队测试

performing-physical-intrusion-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
本指南详细介绍了全面的物理安全渗透测试技术，是红队演习的关键环节。涵盖了尾随进入、门禁卡克隆（RFID）、锁具绕过以及部署恶意网络设备（如WiFi Pineapple）。提供了实用的工具箱和MITRE ATT&CK映射，用于评估组织的物理和数字安全控制薄弱点。
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研究方案精炼与优化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
318
当用户拥有一个初步的研究方向，但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程，将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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智能技能工厂：自动化工作流

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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这是一个自主的技能工厂，能将用户提供的原始、模糊的输入（如草稿、文档、截图或流程描述）转化为完整、可用的跨平台智能技能。它扮演着强大的中间层角色，能够从复杂的意图中提炼信息，自动化创建可复用的软件，帮助用户无需编写代码即可实现复杂的流程自动化和智能代理能力。
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Clarvia工具就绪度评估

clarvia-aeo-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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AI研究论文信息提取与分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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