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Cosmos 安全漏洞扫描器

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trailofbits/skills

对 Cosmos SDK 链和 CosmWasm 合约进行九类共识关键漏洞的扫描，包括非确定性、签名错误、ABCI Panic 等，可在审计、链上线或故障调查时提供定位与修复建议。

智能体系统评估框架

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。

克服模糊测试障碍

fuzzing-obstacles

trailofbits/skills

通过在模糊测试专用构建中添加条件编译补丁，规避校验和、全局状态和非确定性逻辑，让模糊器探索更深代码路径，同时保持生产行为不变。

苹果HIG状态组件指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细阐述了苹果HIG关于用户界面状态组件的最佳实践。它涵盖了进度指示器（确定性/不确定性）、系统状态栏和活动环等元素的规范。帮助开发者确保在iOS和watchOS等平台上实现原生、用户友好且符合平台规范的状态反馈。

多步骤AI智能体工作流配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具提供了一个全面的指南和平台，用于构建和配置复杂的、多步骤的AI智能体工作流。用户可以通过连接触发器（如邮件、网络钩子）、动作（如发送Slack消息、更新数据库）、条件判断和知识库，实现复杂的业务流程自动化。适用于客户支持分流、数据处理和复杂通知等场景，确保AI操作的确定性和可扩展性。

OpenRouter大模型缓存与成本优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了全面的OpenRouter API调用缓存策略，旨在降低成本和延迟。涵盖了内存缓存、基于Redis的持久化缓存，以及Anthropic等提供商的特殊缓存技巧。通过实现确定性缓存键和管理TTL，开发者可以显著优化重复或相似的LLM查询，特别适用于RAG系统和高并发场景，实现成本和性能双重优化。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

Swift协议驱动的依赖注入测试

swift-protocol-di-testing

affaan-m/everything-claude-code

本指南介绍了如何使用协议（Protocol）实现Swift代码的依赖注入测试。通过将文件系统、网络、外部API等外部依赖抽象为小型的协议，可以避免真实的I/O操作，从而实现高度可控、确定性的单元测试。这对于测试错误路径和构建跨环境的模块至关重要。

Temporal Python 工作流测试策略

temporal-python-testing

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套全面的指南，用于测试使用 Python 编写的 Temporal 工作流。它涵盖了单元测试（使用时间跳跃）、集成测试（模拟依赖）和重放测试（验证确定性）的最佳实践，旨在帮助用户建立高覆盖率、高可靠性的异步工作流测试体系，适用于 CI/CD 集成。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

Temporal Go 企业级指南

temporal-golang-pro

sickn33/antigravity-awesome-skills

深入讲解如何用 Temporal Go SDK 构建高可靠分布式系统，涵盖确定性工作流、mTLS 工作线程配置、进阶模式以及测试与可观测性策略，适用于企业级生产部署。

史诗假设框架

epic-hypothesis

deanpeters/Product-Manager-Skills

帮助产品团队把大型计划拆解为可验证假设，明确行动、受益人、期望成果和验证方式，在规划路线图或交付前把不确定性揭示出来。

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