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Seatbelt 沙箱配置生成

seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置，通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问，适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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基于文件系统的上下文工程

filesystem-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制，用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件，系统能够实现按需、精准地检索信息，而不是将所有内容一次性加载到提示词中，从而大幅提高效率和稳定性。
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Hugging Face模型评估管理

hugging-face-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
426
用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。
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Hugging Face科研论文发布与管理

hugging-face-paper-publisher
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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知识学习固化为项目规则

promote
alirezarezvani/claude-skills
369
此技能用于将自动记忆中发现的成功、重复出现的模式（即临时学习）正式化，并将其升级为项目核心指令集中的永久规则。这确保了最佳实践成为项目强制性的通用规范，显著提高了未来所有AI交互和开发周期的一致性和准确性。当一个临时笔记被证明是至关重要的、可重复的指导原则时，应使用此功能。
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OpenClaw 语音呼叫助手

clawring
davepoon/buildwithclaude
375
让 OpenClaw 机器人通过托管语音服务主动拨打电话，用于提醒、汇报、报警等场景，无需 Twilio 或 Webhook，通话中实时转写语音并通过 TTS 回复，操作体验与聊天一致。
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埃隆·马斯克深度模拟代理

elon-musk
sickn33/antigravity-awesome-skills
168
这是一款深度模拟埃隆·马斯克的AI代理。它能以极高的保真度模仿其心理和沟通风格，应用“第一性原理”进行思考。适用于需要从科技、能源、空间探索或AI等复杂领域获得具有马斯克式批判性思维和洞察力的用户。
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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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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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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
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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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论文自动改进循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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对已生成的论文执行两轮"评审→修改→重新编译"的自动改进循环。使用 GPT-6-Astra 大模型，每轮以全新评审线程评估论文以避免评分虚高，自动修复理论不一致、弱化过度声明、补充缺失内容并改善呈现质量，最终在论文目录生成改进日志，适合论文初稿生成后的自动润色与深度打磨。
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