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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法
yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
403
该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念,以及驱动主流AI公司(如Meta、OpenAI、Google)的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比,将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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身份锁定照片包生成
muapi-photo-pack-generator
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
119
从单张参考照出发生成多风格照片包,严格锁住人物面貌,适配职业社交或创意影像需求,避免重新描绘身份,仅在保持脸型五官的基础上拓展场景和光影。
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LLM提示词结构化优化
ai-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本方法论将冗长、自然的语言系统指令,转化为原子化、结构化的标签格式。它通过分解复杂的规则为明确的标签(如trigger:、action:),解决了大型语言模型(LLM)指令遵循度低的问题,极大地提高了规则执行的精准度、可靠性和效率。
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AI可引用性评分
geo-citability
zubair-trabzada/geo-seo-claude
132
为网页内容提供 AI 引用性评分,识别清晰答案段落、自包含事实与结构问题,并给出重写建议,让内容更容易在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等系统的回答中被引用。
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GEO内容质量E-E-A-T评估
geo-content
zubair-trabzada/geo-seo-claude
178
分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号,指导AI引用与结构优化。
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本地大模型推理与部署专家
local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型(LLM)的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎,以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型,尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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Claude API 使用指南
claude-api
affaan-m/everything-claude-code
223
涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案,讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流,帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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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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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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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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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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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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