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API批量赋值漏洞测试

testing-api-for-mass-assignment-vulnerability

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于系统性测试API是否存在批量赋值（超发布）漏洞。它模拟攻击者向API请求中注入未记录或特权字段（如'role'或'balance'），以判断服务器是否在没有过滤的情况下将所有客户端参数绑定到数据模型。这对于确保API的安全性和权限控制至关重要。

OpenPI 微调与推理

fine-tuning-serving-openpi

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

涵盖 OpenPI pi0 系列模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）在机器人操控任务上的微调与推理，提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程，适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。

上下文预算与LLM优化

affaan-m/everything-claude-code

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。

MCP服务器构建指南

build-mcp-server

anthropics/claude-plugins-official

本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。

无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal

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

这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

Kotlin MCP服务器项目生成器

kotlin-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本工具用于生成一个完整的、生产级的Kotlin模型上下文协议（MCP）服务器项目。它构建了标准的Gradle结构，集成了MCP SDK、Ktor等关键依赖，并预留了工具注册、错误处理和测试模块，帮助开发者快速搭建和开发上下文驱动的后端服务。

MCP协议命令行接口

github/awesome-copilot

这是一个用于访问和交互的模型上下文协议（MCP）服务器的命令行接口（CLI）。它充当统一的网关，允许用户在命令行中发现、检查和执行来自文件系统、数据库、API等外部源的工具和API。适用于程序化工作流自动化和系统集成。

上下文感知API接入引导

onboard-context-matic

github/awesome-copilot

这是一个上下文感知API的交互式引导工具，专为Context-Matic MCP服务器设计。它解决了通用AI模型代码过时或不准确的问题，充当实时、版本感知的底层数据源。该流程会带用户了解服务器功能，演示核心工具（如API检索、模型搜索和端点查找），并引导用户选择和探索项目所需的可用API。

从OpenAPI规范生成应用代码

openapi-to-application-code

github/awesome-copilot

该工具能够根据OpenAPI（Swagger）规范，自动生成一套完整、生产级别的应用代码骨架。它能深入分析API规范，自动设计出清晰的应用程序架构，生成包括控制器、业务服务层、数据模型和数据访问层等所有核心代码。支持遵循主流框架的最佳实践、分离关注点，并包含相应的单元测试和配置文档，实现开箱即用的开发项目。

Ruby MCP服务器项目生成器

ruby-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

该工具用于生成一个完整的、可投入生产的模型上下文协议（MCP）服务器项目骨架。它使用Ruby语言，自动配置了项目结构、依赖管理（Gemfile）、Rake任务，并预设了工具（Tools）、提示（Prompts）和资源（Resources）的定义模板，极大地加速了AI后端服务的开发流程。

代码库架构蓝图生成器

architecture-blueprint-generator

github/awesome-copilot

本工具可全面分析现有代码库，自动生成详细且权威的架构蓝图。它能检测技术栈、识别架构模式（如微服务、整洁架构），并深入记录依赖流、跨切面关注点（安全、日志）和数据模型。旨在确保架构的高度一致性，便于新成员上手，并指导后续开发工作。

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