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数据仪表盘设计与可视化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了跨平台（Web、iOS、Flutter）的专业数据仪表盘设计与实现方法。详细阐述了模块化网格、数据层级结构（KPIs、图表）和极简主义美学原则。包含CSS Grid、SwiftUI和Flutter等主流技术栈的代码示例，帮助构建既美观又高效的分析界面。
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双色调设计原则与实现

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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双色调设计是一种极简且冲击力强的美学风格，它将所有元素（图像、UI）限制为仅两种高对比度的颜色。本指南详细阐述了该风格的核心原则，并提供了Web、iOS、Flutter等主流平台的代码实现方法，帮助用户精准复刻这种独特视觉效果。
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Gemini图像生成与编辑

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能基于Gemini Nano Banana Pro模型，专门用于执行高质量的图像生成和编辑任务。用户可以根据文本提示来创建视觉内容、生成产品模型、设计Logo或进行复杂的照片编辑，功能强大且稳定。
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生成学术综述论文文档

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。
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YouTube讲座笔记提取器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具能够将冗长的YouTube讲座和视频内容，转化为一套结构化、可离线的个人学习笔记库。每个视频都会生成一个Markdown文件，其中包含关键幻灯片截图、完整的带时间戳的文本记录以及可编辑的笔记区域，帮助用户系统化地学习和复习知识。
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部署Proofpoint邮件安全网关

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了Proofpoint邮件安全网关的部署与配置流程。该网关作为邮件流量的关键安全检查点，旨在保护用户免受高级威胁，包括网络钓鱼、恶意软件、商业邮件欺诈（BEC）和垃圾邮件。内容涵盖了架构规划、先进威胁防御（沙箱、机器学习）以及DMARC、SPF和DKIM等协议的配置，是构建企业邮件安全体系的蓝图。
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于安全运营和高级威胁情报分析。本工具旨在监控和绘制攻击者控制的资产图谱，包括C2服务器、钓鱼域名和漏洞利用主机。通过利用被动DNS、证书透明日志和Shodan/Censys等技术，帮助安全分析师发现、追踪并关联威胁行为者的基础设施，提升安全防御能力。
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科研数据可视化顾问

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Haojae/scipilot-figure-skill
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专为科研设计的数据可视化顾问，提供数据剖析、图型推荐、避坑拦截，并生成符合 Nature/Science 等期刊标准的出版级图表。
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多格式创意横幅设计系统

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nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
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这是一个全面的横幅设计系统，用于为社交媒体广告、网站主视觉图和印刷品等创建高质量的多平台横幅。它利用AI图像生成、UI/UX洞察和HTML/CSS结构，为任何营销活动生成多种艺术方向的选项。
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统一设计与品牌系统

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nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
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这是一个全方位的综合设计技能，覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范（Tokens）、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序（CIP）模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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检测间接提示注入载荷

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具旨在检测和防御隐藏在不可信多模态内容（如网页、PDF、图片）中的提示注入攻击。它通过结合内容标准化、启发式分析和深度学习模型，扫描混淆的载荷（如隐藏CSS、元数据、零宽字符），确保大型语言模型（LLM）智能体接收的输入是经过清洗和验证的。
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