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大型单体仓库Bazel构建优化

bazel-build-optimization

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能集提供了针对大型单体仓库的Bazel构建优化模式。涵盖了WORKSPACE配置、远程缓存与执行的设置，并提供了Python/TypeScript等语言的构建规则模板。旨在帮助用户解决大规模代码库的构建性能、依赖管理和CI/CD流程问题。

Crustdata自动化工作流

crustdata-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 连接器自动化 Crustdata 操作，先搜索实时工具架构、确认连接激活，再调用 RUBE 系列接口执行符合模式的流程，从而确保每次批量或远程操作前都准备就绪。

远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。

SurveyMonkey 自动化工具

survey-monkey-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 自动执行 SurveyMonkey 的创建、查询、批量和分析任务，强调先查工具、分页拉取、异常重试与远程工作台处理，适合日常数据操作流程。

Vast.ai 云开发模式

vastai-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这套技能集提供了与 Vast.ai 云平台 API 交互的生产级 Python 代码模式。涵盖了带类型定义的搜索查询构建、上下文管理的实例生命周期控制（自动清理）、资源评分算法、带指数退避的重试机制以及安全的远程 SSH 执行。适用于构建可靠、复杂的云工作流应用。

托管智能体开发基础设施

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供在远程沙箱环境中运行AI智能体的基础设施。它解决了本地资源限制和环境不一致性问题，提供无限并发和可复现的执行环境。适用于构建复杂的后台编程智能体、多客户端集成，以及需要大规模扩展的AI工作流系统。

利用不安全的反序列化

exploiting-insecure-deserialization

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导在授权渗透测试中识别序列化数据（Cookie、API、ViewState 等）并利用 Java/PHP/Python/.NET 的 gadget 链验证是否存在远程命令执行漏洞。

JavaScript 原型污染攻防指南

exploiting-prototype-pollution-in-javascript

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

分步骤讲解如何在浏览器与 Node.js 服务端检测并利用 JavaScript 原型污染，在安全测试或代码审计中触发 DOM XSS、远程代码执行与权限绕过。

模板注入利用指南

exploiting-template-injection-vulnerabilities

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

针对服务端模板注入（SSTI）的一套流程，指导在授权渗透测试中定位注入点、识别模板引擎并利用 Jinja2/Twig/Freemarker 等发起远程代码执行或文件读取。

WMI 横向移动检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析 Windows 安全日志（4688 事件）、Sysmon 1 事件以及 WMI 活动事件，识别由 WmiPrvSE.exe 触发的远程命令执行、疑似命令行和事件订阅持久化，生成结构化威胁报告，提升横向移动检测能力。

Zeek 侧向移动检测

detecting-lateral-movement-with-zeek

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析 Zeek 生成的 conn.log、smb_mapping.log、dce_rpc.log、ntlm.log 等日志，识别 SMB 管理共享访问、远程服务执行、NTLM 架构喷洒以及 Kerberos 异常，辅助安全团队追踪内部侧向移动行为。

本地Hugging Face模型评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。

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