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活动目录攻击技术指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
287
本指南全面介绍了攻击微软活动目录（AD）环境的高级技术。内容覆盖了红队测试的完整生命周期，包括侦察、凭证窃取、Kerberos攻击、Pass-the-Ticket/Hash、NTLM中继攻击等。是渗透测试和安全防御验证的必备知识库。
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敏捷产品负责人工具箱

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alirezarezvani/claude-skills
126
这是一个全面的敏捷产品负责人工具集，涵盖了产品生命周期的所有环节。它指导用户撰写遵循INVEST标准的用例故事，使用Given-When-Then格式定义验收标准，规划冲刺（Sprint），估算故事点，并系统地将大型Epic拆解为可交付的任务。适用于高效的待办事项管理和冲刺执行。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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高级LLM与智能体开发

ai-engineer
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94
专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。
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AWS密钥自动化轮换

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sickn33/antigravity-awesome-skills
440
利用AWS Secrets Manager和Lambda函数，实现数据库凭证、API密钥、OAuth令牌等敏感信息的自动化轮换。该技能能够安全地管理凭证生命周期，支持AWS RDS等服务和第三方API密钥的周期性更新，确保系统安全和合规性。
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使用azd部署Azure容器应用

azd-deployment
sickn33/antigravity-awesome-skills
455
该方案提供了一个全面的解决方案，用于将多服务、容器化的应用程序（前端和后端）部署到Azure容器应用。它利用Azure Developer CLI (azd) 管理整个应用生命周期，实现了幂等的基础设施配置、远程构建、托管身份集成，并支持跨开发、预发布和生产环境的健壮配置。
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使用azd部署Azure容器应用

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455
该方案提供了一个全面的解决方案，用于将多服务、容器化的应用程序（前端和后端）部署到Azure容器应用。它利用Azure Developer CLI (azd) 管理整个应用生命周期，实现了幂等的基础设施配置、远程构建、托管身份集成，并支持跨开发、预发布和生产环境的健壮配置。
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Azure AI智能体持久化管理SDK

azure-ai-agents-persistent-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
这是一个用于Java环境的低级SDK，用于创建和管理持久化的Azure AI智能体。它提供了完整的智能体生命周期管理功能，支持创建智能体、管理对话线程、发送消息、执行运行流程以及清理资源，适用于构建需要复杂状态维护和精确流程控制的AI应用。
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Azure AI智能体持久化管理SDK

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494
这是一个用于Java环境的低级SDK，用于创建和管理持久化的Azure AI智能体。它提供了完整的智能体生命周期管理功能，支持创建智能体、管理对话线程、发送消息、执行运行流程以及清理资源，适用于构建需要复杂状态维护和精确流程控制的AI应用。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

azure-ai-ml-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure ML SDK：机器学习资源管理

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70
该SDK是用于Python的Azure Machine Learning客户端库，可用于管理完整的机器学习资源生命周期。它支持用户程序化地创建和管理工作区、注册数据资产、模型版本控制、配置计算集群，并构建端到端的、可复现的MLOps训练管道。
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Azure AI项目管理SDK for Java

azure-ai-projects-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
这是一个专为Java开发的SDK，用于管理Azure AI Foundry中的整个AI项目生命周期。它提供高层级的客户端接口，用于处理关键的AI项目操作，包括管理与Azure资源的连接、上传和管理数据集、创建和更新搜索索引、运行模型评估以及管理部署，极大地简化了复杂的AI工作流编排。
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