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大型语言模型安全红队测试
red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
本技能利用NVIDIA的Garak框架,对大型语言模型(LLMs)进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词,检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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智能体AI工具调用安全防护
securing-agentic-ai-tool-invocation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本技能提供了一套纵深防御框架,用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预(HITL)机制,旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁,适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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AI驱动的开发规范循环
ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流,确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景,并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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Weaviate AI应用蓝图库
weaviate-cookbooks
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式,指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践,是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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结构生物学计算云平台
tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
78
Tamarind Bio是一个云平台,为计算生物学提供托管的GPU资源。它汇集了数百种开源工具,用于执行复杂的生物计算任务,包括蛋白质结构预测(如AlphaFold)、从头蛋白质设计、抗体工程、分子对接和分子动力学模拟。用户无需本地高性能硬件,即可通过统一API提交任务并获取预测的结构和生物物理评分。
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管理思虑流程帧队列
accint-frames
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列(brain_frames)。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧,获取上下文,进行推理,并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景,确保工作流的连续性和准确性。
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AI智能体知识记忆管理系统
agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
249
这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统,专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆,确保AI代理具备长期的上下文理解能力,并将发现自动同步到项目文档中。
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反欺骗与完整性检查
anti-deception
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱,例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具,提供结构化的完整性程序和反向证据,确保输出结果基于事实和最高的正直标准,有效防止提供迎合性或不准确的答案。
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Azure AI 语言对话分析
azure-ai-language-conversations-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
255
本技能指导开发者使用 azure-ai-language-conversations Python SDK实现对话语言理解 (CLU)。它教授如何通过 ConversationAnalysisClient 分析对话意图和实体,构建复杂的自然语言处理 (NLP) 功能,并将语言理解能力集成到应用中。内容涵盖了使用 DefaultAzureCredential 等最佳实践。
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Gemini实时流媒体API开发
gemini-live-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
用于构建基于Gemini Live API的实时、双向流媒体应用程序。该技能支持通过WebSocket进行音视频和文本的连续流传输,集成了语音活动检测(VAD)、函数调用和会话管理等高级功能,实现低延迟、人机交互式的实时对话体验。
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模型内存需求估算
hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存(VRAM)或系统内存。它通过HTTP范围请求实现,无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例,并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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AI模型选择与性能比较器
huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务(例如编程、推理、视觉或RAG)寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜,并结合用户设备的硬件内存限制(如VRAM或RAM)进行筛选,最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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