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安全卫士：防止破坏性操作

安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式（谨慎、冻结、卫士），能够监控危险命令、锁定特定目录，确保代码更改仅限于预定区域，从而显著增强系统的稳定性和安全性。

AI安全内容扫描

本工具用于对所有不可信输入（如用户提交、API数据或网络钩子数据）进行全面安全扫描。它可以利用先进的AI防御机制，检测提示词注入、越狱尝试和对抗性攻击等威胁，确保数据在进入模型或执行流程前是安全可靠的。

圣塔方法：双独立评审框架

圣塔方法是一个多智能体对抗性验证框架，旨在提高内容的输出质量。它要求两个独立评审员（Agent B和Agent C）都通过内容，才能发布最终结果。该方法能够消除单一智能体的固有偏差，并通过迭代修正循环，持续优化内容直到收敛，或升级给人工审核。

编程前系统调研工作流

这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。

安全漏洞赏金猎手

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本指南为安全研究人员设计，旨在发现可被远程利用的、具有实际价值的安全漏洞，适用于漏洞赏金或负责任披露。核心流程聚焦于用户可控的攻击路径，涵盖SSRF、RCE、SQL注入等高危漏洞，指导用户完成系统化的漏洞挖掘和报告撰写。

代码安全审计工具

专业的代码安全审计工具，用于深度扫描Claude Code项目的配置目录。它可以检测硬编码密钥、注入风险、权限过度配置和安全漏洞，确保AI Agent环境的安全性。适用于项目初始化、提交前检查和定期安全维护。

持久化与恢复智能体会话

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该工具集允许用户保存和恢复完整的智能体会话，确保在多次对话中保持上下文的连续性。它可以捕获智能体的全部状态，包括记忆、配置、任务进度和学习指标。适用于暂停工作后需要恢复，或进行长时间任务的进度点检。

自动化智能体合规性测量

该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景，执行智能体，并通过LLM分析，生成一份详细报告，精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。

技能侦察：搜索现有能力

技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。

社交图谱加权排名分析

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这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。

SPARC架构设计与实现流程

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这是一个基于SPARC方法论的开发流程工具，用于将需求规格转化为可执行的详细技术蓝图。它涵盖了伪代码设计（算法、数据结构）和架构设计（DDD边界上下文、API合约、模块边界），确保在编写生产代码前完成完整的系统规划。

SPARC精炼与部署流程

本技能执行SPARC方法论的最后两个阶段：精炼和完成。它通过严格的代码审查、扩大测试覆盖率（包括单元和集成测试）、性能验证、生成可追溯性矩阵和完善文档，确保功能代码达到生产级别的稳定、质量和可用性标准。

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