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技能书写与编辑参考指南

writing-great-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了撰写高质量、可预测的技能的原则和方法论。内容涵盖了模型调用和用户调用的差异、如何管理上下文负载、构建信息层次结构（步骤与参考）以及通过渐进式披露来提高AI智能体的可预测性，帮助用户优化技能设计。
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智能体技能生命周期管理框架

yao-meta-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个元技能，用于管理AI智能体技能的完整生命周期。它支持从工作流、提示词或文档等多种来源，进行技能的创建、重构、严格评估和安全打包。旨在确保为团队提供标准化、治理化、可部署的高级AI能力。
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重构代码开发流程

ax-extract-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于重构某一代码成果（如新功能或PR）的完整开发工作流程。它通过分析本地编码代理的会话记录、提交历史、技能调用和工具追踪，将复杂的开发过程提炼成一段简洁、有证据支撑的叙事，帮助用户理解“这是如何一步步构建完成的”。
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模型上下文协议安全审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于对模型上下文协议（MCP）服务器及其工具元数据进行全面的安全审计。主要功能是检测复杂的供应链攻击，包括工具投毒（间接提示注入）、服务端请求伪造（SSRF）、工具阴影覆盖和未经认证的暴露。它适用于AI智能体栈的集成和持续安全审查。
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持续LLM红队测试与安全加固

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中，实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam，自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞，确保LLM应用的持续安全性。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具旨在检测和防御隐藏在不可信多模态内容（如网页、PDF、图片）中的提示注入攻击。它通过结合内容标准化、启发式分析和深度学习模型，扫描混淆的载荷（如隐藏CSS、元数据、零宽字符），确保大型语言模型（LLM）智能体接收的输入是经过清洗和验证的。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于部署和操作Havoc C2框架，执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent，模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期，从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动，适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。
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智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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AI驱动的开发规范循环

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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Weaviate AI应用蓝图库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式，指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践，是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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