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搜索伪代码，共找到 19 条记录

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模拟Yann LeCun AI专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级角色扮演技能，模拟了卷积神经网络（CNN）的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史，或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平，提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。

检测进程空洞化攻击技术

detecting-process-hollowing-technique

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何检测进程空洞化（Process Hollowing）这种高级防御规避技术。通过分析进程的内存映射区域、关联EDR和Sysmon等系统数据，识别进程的内存状态与磁盘上的原始二进制文件是否出现不一致。适用于调查伪装成合法系统进程的内存恶意代码。

Laravel测试驱动开发最佳实践

affaan-m/everything-claude-code

本文档提供了一套完整的Laravel测试驱动开发（TDD）工作流程指南。涵盖了使用Pest和PHPUnit进行单元测试、功能测试和集成测试的最佳实践。帮助开发者掌握数据库状态管理、伪造外部服务以及实现高质量代码覆盖率的技巧。

Ghidra恶意软件逆向分析指南

reverse-engineering-malware-with-ghidra

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了使用Ghidra进行恶意软件逆向工程的完整工作流程。它指导用户从静态和动态分析的角度，深入研究恶意软件在汇编和伪代码层面的内部逻辑、C2通信协议、加密算法和混淆技巧。适用于需要提取配置信息、理解漏洞机制或制定检测规则的高级安全分析场景。

代码编写与开发自动化

本指南介绍了如何使用先进的编程代理（如Codex或Claude Code）通过结构化的bash工作流执行复杂的开发任务。内容涵盖了新功能构建、代码重构和PR审查等场景。重点强调了工作流的最佳实践，包括使用伪终端（PTY）和限定工作目录（workdir），以确保代码生成过程的稳定性和上下文的准确性。

服务器端请求伪造专家手册

ssrf-server-side-request-forgery

yaklang/hack-skills

本手册是服务器端请求伪造（SSRF）的专家级攻击指南。内容涵盖了绕过URL过滤器、获取各类云服务元数据（AWS, GCP, Azure）、利用Gopher等高级协议，并展示了如何将SSRF与内部服务漏洞结合，实现远程代码执行（RCE）。适用于渗透测试和安全研究人员。

XSLT注入：安全测试手册

yaklang/hack-skills

这是一份关于XSLT注入漏洞的综合测试手册。内容涵盖了从处理器指纹识别（Java、PHP、.NET等）到利用高级攻击链的完整流程。详细介绍了外部实体注入(XXE)、服务器端请求伪造(SSRF)、任意文件写入以及通过语言扩展实现的远程代码执行(RCE)等关键漏洞点。

根据事实证据验证智能体声明

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sickn33/antigravity-awesome-skills

当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。

SPARC架构设计与实现流程

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这是一个基于SPARC方法论的开发流程工具，用于将需求规格转化为可执行的详细技术蓝图。它涵盖了伪代码设计（算法、数据结构）和架构设计（DDD边界上下文、API合约、模块边界），确保在编写生产代码前完成完整的系统规划。

算法设计与求解方法

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术论文中算法章节的撰写规范。它指导作者根据模型结构，科学决策采用商用求解器、精确算法或元启发式方法，并强调了伪代码、性质分析、消融实验和基线对比的重要性，确保研究贡献的严谨性与创新性。

中国管理科学图表公式规范

cjms-tables-figures

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

为《中国管理科学》稿件规范图表、公式与伪代码排版：三线表与最优值加粗规则、公式编译器统一编号公式、算法框、收敛图与敏感性图，并控制 12 页篇幅红线，附形式审查卡点与自检清单。

AI研究可复现性最佳实践

ijcai-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份关于提升AI研究可复现性的最佳实践指南。文章详细介绍了在顶级AI会议上，如何为不同的贡献类型（如算法、理论、多智能体系统和数据集）提供足够详实的证据链。它指导研究者收集如伪代码、随机数种子、完整证明和公开数据集等关键信息，从而将研究的可靠性等级提升至“令人信服”的水平。

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