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共 1659 个技能

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MCP服务器安全加固

mcp-server-security

sickn33/agentic-awesome-skills

为模型上下文协议（MCP）服务器提供全面的安全加固指南，涵盖威胁建模、传输加密（TLS/mTLS）、OAuth 2.1认证、工具授权、输入验证和审计日志，确保AI代理集成的安全性。

记忆投毒检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

此技能用于检测 AI 代理中的持久指令注入漏洞。它验证代理是否将恶意指令存储在长期记忆或上下文中以便后续执行。流程包括尝试写入持久规则，并验证代理是否在后续交互中遵循该指令。重点在于行为持久性而非数据泄露。

智能体内存系统设计

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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限，引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性，维护实体一致性，并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理，包括时序知识追踪。

AI智能体语义记忆库

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这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。

ML工程师

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专注于构建生产级机器学习系统，精通PyTorch 2.x、TensorFlow等现代ML框架，涵盖模型服务、特征工程、训练优化、MLOps、监控与部署，确保系统可扩展、可靠且高效。

机器学习流水线编排

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提供端到端机器学习流水线编排指南，涵盖数据准备、模型训练、验证、部署与监控，支持 Airflow、Dagster、Kubeflow 等 DAG 编排工具，帮助构建可复现的生产级 MLOps 工作流。

MLOps工程师

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专注于构建可扩展的机器学习基础设施和自动化管道的MLOps专家。精通从实验到生产的完整MLOps生命周期，深入了解现代MLOps工具、云平台以及构建可靠、可扩展ML系统的最佳实践。

移动应用逆向工程

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面向授权场景的Android/iOS逆向工程与安全测试技能，涵盖APK/IPA分析、运行时插桩（Frida/Objection）、SSL Pinning绕过、越狱/root检测绕过等，遵循OWASP MASTG标准。

Modellix 媒体生成

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集成 Modellix API/CLI，用于异步 AI 图像、视频和语音生成或转录。通过官方 CLI 工作流（model run --wait、task download）生成图像、视频、语音，转录音频，并使用 Nano Banana、Seedance、Whisper 和 CosyVoice 等模型进行语音克隆。

MolyKit AI 聊天工具包

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使用 MolyKit 与 Makepad 构建跨平台 AI 聊天界面的最佳实践，涵盖 OpenAI/LLM 集成、SSE 流式响应、聊天控件与 BotClient 等。

MuAPI媒体生成

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使用MuAPI的架构驱动异步API生成图像和视频。本技能涵盖模型发现、请求准备、安全提交及结果轮询，确保密钥安全并高效完成媒体生成任务。

多智能体架构师

multi-agent-architect

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使用LangGraph、LangChain和DeepAgents设计和优化生产级多智能体系统。提供创建主管、规划、研究、编码和验证智能体的结构化工作流，支持记忆和工具调用管道。

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