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远程GPU作业编排与生命周期管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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使用ROADtools攻击Entra ID

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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ROADtools是针对Microsoft Entra ID（Azure AD）的综合性攻击工具包。它包含ROADrecon用于离线目录枚举（用户、组、角色、策略）和roadtx用于高级令牌获取和交换。该工具专为授权的红队演练和渗透测试设计，用于发现攻击路径和跨各种微软资源的令牌转换。
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云环境攻击模拟与红队演练

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Stratus Red Team是一款用于检测工程和红蓝对抗演练的开源工具。它能程序化地模拟在AWS、Azure、GCP和Kubernetes等主流云平台上，颗粒度化、有文档记录的攻击技术。其核心用途是验证现有安全检测规则（如CloudTrail/GuardDuty）的有效性，通过安全、可逆的方式模拟真实攻击行为，并确保测试结束后所有资源都能被彻底清理。
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使用Pacu进行AWS云安全渗透

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Pacu是一个开源的、模块化的AWS云渗透测试框架，适用于授权的红队测试与安全评估。它类似于Metasploit，能够对AWS环境进行资源枚举、扫描权限升级路径、自动化利用IAM漏洞及建立持久化后门。本技能旨在帮助用户在受控、授权的环境中，评估凭证泄露后的系统潜在风险。
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Microsoft Graph后渗透与数据窃取

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具包是一个基于PowerShell的后渗透工具集，用于通过Microsoft Graph API对M365/Entra ID租户进行全面的侦察、持久化和数据窃取。它能利用获取的Graph令牌，枚举租户资源、提升权限，并搜索邮件箱、SharePoint和Teams中的敏感数据，是授权红队测试的关键工具。
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Cron定时任务诊断校验

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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一个专业的Cron表达式诊断工具。它能深度校验和描述定时任务表达式，防止因语法通过但逻辑错误的“静默失败”。它特别检测了不可能日期、混淆的逻辑语义、资源突刺、步进漂移等五个常见陷阱，帮助用户准确理解和部署定时任务。
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结构生物学计算云平台

tamarind
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Tamarind Bio是一个云平台，为计算生物学提供托管的GPU资源。它汇集了数百种开源工具，用于执行复杂的生物计算任务，包括蛋白质结构预测（如AlphaFold）、从头蛋白质设计、抗体工程、分子对接和分子动力学模拟。用户无需本地高性能硬件，即可通过统一API提交任务并获取预测的结构和生物物理评分。
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API SDK代码生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能能够为任何REST API自动生成一套完整、生产级别的客户端SDK和API封装库。它能处理认证、重试逻辑、数据模型层和资源管理等所有样板代码，支持多种主流语言（如Python, TypeScript）。适用于任何需要通过代码调用外部服务的场景，极大提高开发效率。
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AWS成本优化与运维监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供全面的AWS运营卓越、成本治理和可观测性指导。涵盖资源预部署成本估算（TCO）、使用成本分析、设置CloudWatch告警、通过CloudTrail审计活动以及评估安全态势。适用于优化云支出和确保基础设施可靠性。
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AWS SST开发与部署

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南专注于使用SST v4 (Ion) 框架和Pulumi技术栈，实现AWS基础设施即代码（IaC）管理。用户可以在此学习如何用TypeScript定义、链接和部署复杂的AWS资源（如函数、存储桶、DynamoDB等），涵盖了项目开发、资源模块构建、自动化测试和部署故障排除的全流程。
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Expo官方集成模式参考库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本资源库收录了Expo官方维护的各类第三方服务（如Stripe、OpenAI等）的集成示例项目。它提供的是连接外部API的“标准模式”（canonical pattern），而非完整的应用代码。用户可用于参考现有项目（适应模式），或用于创建全新的独立项目（脚手架模式）。
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Hugging Face应用部署指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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