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谷歌Gemini API集成指南

gemini-api-integration

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向工程师讲解在 Node.js、Python 或浏览器项目中接入谷歌 Gemini API 的配置、模型选择、流式、多模态输入、函数调用、生产经验和常见故障排查，确保稳定上线。

LLM结构化输出策略

llm-structured-output

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。

活动归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

引导安全分析师收集基础设施、TTP、恶意代码、操作节奏及语言特征等多维证据，并结合钻石模型与竞争假设分析法打分比对，构建置信度加权的活动归因判断。

自主评审循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动化执行多轮研究审查流程：调用高级模型评审、保留原始反馈、记录并实施修复、持久化状态，直到获得满意评审或达到最大轮次。

MiniMax 自动审查循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

使用 MiniMax API 实现多个循环的自主研究审查，持续调用审稿模型、记录反馈、保存状态，并在获得正面评价或达成最大轮次前反复改进，兼容 MCP 与 curl 回退并维护 AUTO_REVIEW.md 日志。

漏洞资产关键性评分

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

构建多因素资产关键性评分模型，将业务影响、数据敏感度与恢复能力等因素融合，用于引导漏洞处理优先级和 SLA，确保关键系统比测试环境获得更紧迫响应。

研究方案精炼

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过多轮 GPT-5.4 审查，把模糊的研究方向化为以问题为锚、结构明确、适合前沿基金会模型的实施型方案，并附带最简验证思路，保证提案精炼且具备投顶会潜力。

类型安全的AI代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

AuraKit全栈开发引擎

davepoon/buildwithclaude

AuraKit将一次/aura调用升级为具备34种模式、OWASP SEC-01~15安全规则、13个运行时钩子、模型分层、75%令牌节省与多语言审查能力的全栈开发引擎。

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