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TLDR 提示摘要助手

tldr-prompt
github/awesome-copilot
333
针对 GitHub Copilot 自定义文件、MCP 服务器文档或相关链接，生成符合 TLDR 模板的简洁摘要，提供示例、上下文感知的篇幅控制，方便快速理解与复用。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成

typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
165
本指南详细介绍了如何使用TypeScript和MCP v2 SDK生成一个完整的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了Node.js项目搭建、选择传输层（HTTP或stdio）、实现复杂、经过Schema验证的工具和资源，适用于构建类型安全、功能强大的AI后端服务。
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AI/机器学习职位搜索与市场分析

ai-dev-jobs-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该MCP为AI智能体提供接入实时、庞大的AI和机器学习职位索引。用户可以按角色、地点或公司搜索职位，获取完整的职位详情，分析薪资范围，了解招聘公司信息，并获取全面的市场统计数据。适用于进阶的求职、人才匹配和劳动力市场分析场景。
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媒体、金融与新闻智能分析

helium-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
这是一个强大的多维度信息分析工具，集成了新闻舆论分析、金融市场数据和语义搜索功能。它可以评估文章的媒体偏见、获取平衡报道视角，同时提供实时的股票、加密货币数据、期权定价和交易策略分析。
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AI智能体工具与端点发现

not-human-search-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
84
这是一个远程MCP服务器，专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引，用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口，以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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AI智能体工具上下文安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
用于全面审计AI智能体使用的模型上下文协议（MCP）服务器。该工具可检测工具投毒、工具遮蔽、数据泄露、SSRF和未授权暴露等关键安全漏洞。在集成新工具或进行安全审查时使用，确保AI系统供应链的可靠性。
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Tamarind 云端分子设计平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
255
通过 REST API 或 MCP 在 Tamarind Bio 托管云端 GPU 上运行开源分子设计与结构生物学工具：AlphaFold、Boltz、Chai 结构预测，RFdiffusion、ProteinMPNN 蛋白与结合体设计，抗体/纳米抗体设计，DiffDock 分子对接、结合亲和力预测、MSA 生成与分子动力学模拟，无需本地 GPU。
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永续自主智能体框架

autonomous-agent-harness
affaan-m/ECC
417
本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/ECC
64
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Ruvector 框架初始化设置

vector-setup
ruvnet/ruflo
292
该技能用于自动化初始化和配置 ruvector 框架。它会自动安装所有必需的可选依赖插件（如 ONNX、Brain 和 LLM 组件），并注册 MCP 服务器。最后，通过一系列完整的诊断测试，确保整个工具链具备最佳运行状态。
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工作流创建与编排

workflow-create
ruvnet/ruflo
280
提供工作流的创建与编排功能，支持两种模式：一是持久化、可暂停的MCP模板，适用于需要人工审批的长流程；二是原生的JavaScript脚本，用于实现复杂的智能体并行调用和结构化结果聚合，适用于自动化审计、研究等多步骤任务。
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基因组智能DNA模型

genomic-intelligence
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
107
利用托管式Transformer DNA语言模型，通过REST API或MCP服务器直接从DNA序列预测调控特征、基因结构和表达。包含六个任务：启动子、剪接位点、增强子、染色质状态、表达量、基因注释。无需本地GPU。
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