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移动游戏开发原理
mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理(电量和散热)、适应不同屏幕尺寸的UI设计,以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。
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提示守卫检测器
prompt-guard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
147
Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器,能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令,用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤,支持多语言并提供毫秒级响应。
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安全响应头生成器
security-headers-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
303
在安全基础技能域内,自动引导用户生成与验证安全响应头,涵盖认证、输入校验、安全编码与漏洞检测最佳实践。
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安卓UI自动化测试与验证
android-ui-verification
sickn33/antigravity-awesome-skills
98
本技能提供了一套系统化的安卓端到端UI测试和验证框架。它指导用户完成设备校准、使用uiautomator发现UI元素、执行复杂的交互操作(点击、滑动、输入),并通过截图和实时日志分析(logcat)进行结果报告。适用于确保React Native或原生Android应用的功能稳定性和界面正确性。
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Gemini API集成与实践指南
gemini-api-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
190
本指南提供完整的Gemini API集成教程,涵盖使用Python和Node.js的开发实践。内容包括基础文本生成、多模态输入(文本+图像)、流式响应、函数调用、多轮对话等高级功能。旨在帮助用户掌握Gemini API的生产级应用模式和最佳实践。
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大型语言模型提示词优化指南
llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程,用于提高所有大型语言模型(LLM)的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式,将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理,有效降低模型幻觉风险,同时优化Token消耗,确保输出结果始终高质量、高一致性。
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Makepad事件与动作处理
makepad-event-action
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能用于处理Makepad界面中的所有用户交互和系统生命周期事件。涵盖了鼠标、触摸、键盘输入等各种输入类型,并提供了处理组件间动作(Action)传递的机制。是构建响应式、复杂GUI界面的核心基础。
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Makepad组件开发助手
makepad-widgets
sickn33/antigravity-awesome-skills
489
本助手是基于Makepad框架的专业UI开发专家。它能够帮助用户生成、解释和优化各类组件的编写代码,涵盖了包括容器(View, PortalList)、输入控件(TextInput, Slider)、导航和媒体组件等全套Widgets。无论您需要简单的布局还是复杂的交互式界面,都能提供结构化的代码模式和最佳实践指导。
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Perl 安全守护指南
perl-security
affaan-m/everything-claude-code
354
面向 Perl 的安全实践指南,涵盖污染模式、输入校验、安全正则、文件/进程操作以及 DBI 占位符等内容,适合构建或复审 Web、脚本等接收用户输入的应用。
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跨站脚本漏洞测试
testing-for-xss-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
374
本技能用于系统性地测试Web应用程序的跨站脚本攻击(XSS)漏洞。它涵盖了反射型、存储型和DOM型三种类型的XSS,通过注入多种JavaScript载荷,模拟客户端代码执行。测试流程包括识别所有用户输入点、确定输出上下文,并设计绕过输入过滤和CSP保护的载荷,以发现会话劫持等安全缺陷。
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AI研究论文信息提取与分析
hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID,即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容,并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间,是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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模型防护提示清洗
gws-modelarmor-sanitize-prompt
googleworkspace/cli
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通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令,使用指定模板过滤用户提示,可从 stdin、文本或 JSON 输入,保障模型对外调用的安全性。
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