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通过AgentSec更新威胁情报

update-threat-db
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
323
该技能负责管理威胁情报数据库的复杂更新流程。它将核心的情报研究和数据更新任务委托给AgentSec系统。整个工作流包括阅读AgentSec的源材料、在隔离环境中执行严格的测试、同步验证后的安全数据流，并最终在引导和落地镜像中验证数据完整性，确保更新流程的可靠性。
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Python代码格式化工具

code-formatter
NVIDIA/SkillSpector
198
该工具使用业界标准的 'black' 格式化工具自动格式化Python代码。它确保您的代码库遵循一致的风格指南，提高整个团队的代码可读性和可维护性。非常适用于开发工作流和代码审查场景。
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智能文本润色与优化工具

helpful-formatter
NVIDIA/SkillSpector
365
本工具旨在优化和美化用户输入的任何文本内容。无论您是在撰写工作报告、正式邮件还是需要提升表达的文案，它都能帮助您提升文本的清晰度、专业度和流畅性，将您的文字提升到最佳的表达状态。
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AI图像生成与编辑指南

imagegen
NanmiCoder/cc-haha
145
本指南详细介绍了使用内置AI工具进行图像生成和编辑的完整工作流程。无论您是创建全新的艺术作品、产品视觉图，还是修改现有图片，本文都强调了如何构建完整的艺术指导简报（art-direction brief），确保细节精确，并能处理多轮次编辑和复杂组合场景。
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赛尼芬领域分类法指南

thinking-cynefin
tjboudreaux/cc-thinking-skills
467
基于赛尼芬（Cynefin）模型，提供了一个系统化的方法来根据问题本身的因果关系领域（如清晰、复杂、混乱）进行分类。它指导用户在解决问题前，选择最合适的应对模式和工作流程，避免因误用方法导致失败。适用于面对新型、复杂或多重性质的难题。
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添加Azure DevOps连接器

add-azuredevops
microsoft/power-platform-skills
257
为Power Apps代码应用添加Azure DevOps连接器。适用于查询工作项、创建缺陷、管理流水线或调用Azure DevOps REST API的场景。包含应用必需的HttpRequest参数修复、连接配置、构建及更新记忆库的完整流程。
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向离线配置文件添加数据表

add-table-to-offline-profile
microsoft/power-platform-skills
423
用于将单个 Dataverse 表添加到现有移动离线配置文件中的内部工作流技能。自动完成实体查找、离线标记前提检查、范围选择、配置文件项及关联创建、发布和工件更新，支持单表与批量新增模式。
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AI审计追踪构建器

ai-audit-trail-larissa-meredith-flister
lawve-ai/awesome-legal-skills
361
为AI辅助的法律工作构建结构化审计记录，如实记录任务内容、提供的材料、AI输出、人工核验步骤及最终依赖结果，帮助法律团队还原工作流程，支持监管审查与事后复盘，不虚构事实。
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APK逆向工程

apk-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
345
本技能提供CLI环境下的Android APK逆向工程工作流，支持APK解包、Java反编译、smali修改、重打包、Frida动态Hook，以及按需切换到.so/native分析。适用于分析APK中登录、签名、安全校验、Root检测等逻辑，需在授权范围内使用。优先调用本机已安装的jadx、apktool、frida、adb等工具。
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Binary Ninja逆向分析

binary-ninja-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
359
在Binary Ninja中进行授权二进制分析，支持高级/中级/低级IL检查、字符串/导入/导出、交叉引用、类型恢复、补丁审核及Python API或MCP自动化的逆向工程工作流。
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发现并标记LLM工作流

caveman-discover
JuliusBrussee/caveman
437
扫描代码库中的LLM工作流，为其命名并打上标签，使Caveman Cloud按工作流而非单一桶统计LLM支出。支持梳理调用入口、提出标签表、接入网关标签并验证。需要用户批准后修改代码。
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Caveman 云证据审查

caveman-evidence-review
JuliusBrussee/caveman
445
对 Caveman Cloud 证据进行只读审查，涵盖成本、Cave Score、工作流、追踪、延迟、错误、路由和节省。用于回答 Caveman 发现了什么或 LLM 花费去向的问题。结论基于当前数据并引用追踪 ID。
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