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整合Google Gemini API进阶指南

gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一份全面的Google Gemini API集成教程，涵盖了从基础文本生成到高级多模态输入、流式响应、函数调用（工具使用）和多轮对话等所有关键场景。内容还包括生产环境的最佳实践，如模型选择优化、安全密钥管理和错误处理机制，适用于构建复杂的AI应用。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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差异化安全代码审计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一种针对拉取请求（PR）、提交和代码差异（Diff）的深度安全代码审查流程。它超越了常规代码审查，重点关注身份验证、加密、外部调用和价值转移等高风险逻辑。本方法论强调基于证据的分析，要求构建详细的攻击场景模型，并生成结构化的审计报告，以发现遗漏的漏洞与回归。
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Hugging Face科研论文发布与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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全栈Rails项目脚手架搭建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于生成一个完整的、全栈式的现代化Rails项目脚手架。它配置了基于最佳实践的复杂技术栈，包括Rails 8、PostgreSQL、React、Inertia.js、Vite、Tailwind CSS、Sidekiq和Redis。适合需要从零开始构建复杂、生产级Web应用的开发者，确保代码结构、数据模型、后台任务和前端开发都遵循行业标准。
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AI图像生成与编辑工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该智能工作室充当视觉创意总监，能根据用户需求自动选择最合适的AI模型。它具备专业的双重能力：一方面生成超写实的人像照片（适合网红、专业头像）；另一方面处理艺术创作、插画生成以及图像编辑（如放大、修补、抠图）。适用于需要专业视觉效果的创意内容创作。
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综合AI媒体内容生成

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affaan-m/everything-claude-code
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该技能提供了一个统一的平台，使用fal.ai模型生成多模态媒体内容。功能覆盖文本到图像（Nano Banana）、文本/图像到视频（Veo、Kling、Seedance）以及文本/视频到音频（CSM-1B、ThinkSound）。适用于所有需要高质量AI生成图片、视频或音效的创意项目。
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提示词优化器

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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分析机器学习实验结果

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具用于深度分析机器学习实验结果，支持读取JSON/CSV格式的多个结果文件。它可以计算统计指标，根据模型配置和超参数生成详细的对比表格，并提炼出可执行的洞察。适用于需要解读原始实验数据、比较不同模型性能或规划后续研究方向的场景。
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网络攻击链分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于进行事件后分析，依据网络攻击链模型（Kill Chain）分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点，并帮助专业人员构建防御深度，从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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威胁行为TTP与MITRE ATT&CK分析

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于将高级持续威胁（APT）团体的战术、技术和流程（TTPs）映射到MITRE ATT&CK框架。它通过查询STIX/TAXII数据，生成专门的Navigator层文件，帮助安全分析师可视化地构建威胁模型，比较不同攻击者，并评估防御体系相对于已知威胁的覆盖盲点。
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论文自动改进循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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对已生成的论文执行两轮"评审→修改→重新编译"的自动改进循环。使用 GPT-6-Astra 大模型，每轮以全新评审线程评估论文以避免评分虚高，自动修复理论不一致、弱化过度声明、补充缺失内容并改善呈现质量，最终在论文目录生成改进日志，适合论文初稿生成后的自动润色与深度打磨。
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