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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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k6性能负载测试指南

k6-load-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能指南详细介绍了如何使用 k6 工具对应用进行全面的性能和负载测试。它涵盖了API、WebSocket和浏览器场景的负载模拟，帮助用户编写真实的压力测试脚本（烟雾、负载、压力、耐久），分析性能瓶颈，并指导如何将测试集成到CI/CD流程中，确保系统在高负载下的稳定性。
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Wireshark网络流量分析

analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
在获授权的网络中用 Wireshark/tshark 抓包分析，以识别恶意流量、重建协议交流、提取证据，支撑事件响应与性能排查。
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Bun JavaScript运行时与工具链

bun-runtime
affaan-m/everything-claude-code
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Bun是一个高性能的All-in-One JavaScript运行时和工具链。它集成了运行时、包管理器、打包器和测试运行器，旨在提供比传统Node.js更快的开发体验。适用于需要极高性能、新项目开发以及部署到Vercel等平台的场景。
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Suricata 网络监控部署

configuring-suricata-for-network-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
479
指导在多Gbps链路上部署Suricata，配置高性能捕获、EVE JSON日志、Emerging Threats规则与SIEM联动，实现实时威胁可视化与响应。
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Ed25519 数字签名实现

implementing-digital-signatures-with-ed25519
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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详解在文档、代码和接口中使用 Ed25519 数字签名的流程，包括密钥对、确定性签名、验证、多签支持及与 RSA/ECDSA 的性能对比。
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Suricata 入侵防御部署

implementing-network-intrusion-prevention-with-suricata
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
介绍在 Linux 环境中部署 Suricata 作为 IPS，配置 NFQUEUE/AF_PACKET 及规则集、调优性能、管理日志与规则，实现实时网络威胁拦截与安全可见性。
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Rust开发惯用法与最佳实践

rust-patterns
affaan-m/everything-claude-code
406
这是一份全面指南，涵盖了构建安全、高性能和可维护的Rust应用程序的惯用模式和最佳实践。内容覆盖了所有权与借用机制、使用thiserror和anyhow的健壮错误处理、状态机建模、通过Trait和泛型实现零成本抽象，以及安全的并发编程技巧。
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宇宙策略评估

evaluating-cosmos-policy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
493
在 LIBERO 或 RoboCasa 仿真中运行 NVIDIA Cosmos Policy 的评估流程，支持无头 EGL GPU 渲染、推理性能分析与标准化基准测试。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/everything-claude-code
430
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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Astro：内容驱动型网站框架

astro
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Astro是一个高性能的内容网站框架，专为博客、文档、作品集等内容密集型网站设计。其核心特点是“岛屿架构”，默认不发送任何JavaScript到浏览器，极大提升了网站性能。它支持在同一项目中使用多种前端框架（如React, Vue, Svelte），是追求速度和灵活性的内容开发者的理想选择。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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