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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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跨平台智能体技能生成器

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入（如文档、截图、代码片段或模糊意图），并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距，实现流程自动化。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具，集成了先进的AI推理能力，用于软件开发生命周期（SDLC）中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测，分析Terraform计划以防范云成本超支，并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置，实现系统级的安全与财务合规性保障。
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求职与职业生涯自动化

jobgpt
sickn33/antigravity-awesome-skills
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JobGPT提供全方位的求职解决方案，帮助用户管理整个求职流程。功能包括按筛选条件搜索目标职位、自动投递简历、生成针对性简历、追踪申请进度，并提供薪资智能分析和招聘人员外联服务，极大地提升了求职效率。
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编排大规模代码重构

orchestrate-batch-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个系统化的流程，用于安全地执行跨越多个文件或子系统的大规模代码重构。它首先进行并行、依赖感知的分析，构建完整的工作图谱，然后将任务分解为独立的“工作包”。这些工作包由专业子代理分步、受控地执行，确保整个重构过程具备严格的依赖管理和行为一致性。
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Windows Shell脚本可靠性指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了在Windows系统上使用PowerShell和CMD执行命令的最佳实践。内容涵盖了处理路径空格、确保字符编码（如UTF-8）的可靠方法、使用原生Cmdlet、处理长路径限制，以及解决常见的脚本执行错误，帮助开发者构建健壮的Windows自动化脚本。
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机构级股票研究分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。
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Azure云架构设计与优化指南

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alirezarezvani/claude-skills
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本指南提供了一套完整的Azure云架构设计流程，旨在帮助用户设计出可扩展、高可用且成本优化的云解决方案。内容涵盖从需求收集、服务模式选择（如AKS、Serverless）、到使用Bicep生成基础设施代码(IaC)。此外，还提供了成本优化分析和基于Azure DevOps/GitHub Actions的CI/CD部署配置，确保部署流程的自动化和可靠性。
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SOC 2 合规审计准备指南

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alirezarezvani/claude-skills
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本指南为SaaS和云基础设施公司准备SOC 2 Type I和Type II审计提供全流程支持。内容涵盖信任服务标准（TSC）映射、控制矩阵生成、差距分析、证据收集和合规性评估。帮助企业系统化地建立控制体系，满足企业客户对运营可靠性和治理透明度的要求。
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SQL数据库查询与模式助手

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alirezarezvani/claude-skills
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这是一个强大的数据库操作助手，覆盖了数据库开发日常的全流程。它能够将自然语言需求转化为高性能的SQL查询，处理多数据库（如PostgreSQL, MySQL）的Schema探索、生成数据迁移脚本，并在查询性能优化方面提供EXPLAIN分析和索引推荐，是连接应用代码与数据库引擎的关键工具。
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Clarvia工具就绪度评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。
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持续学习模式总结

continuous-learning
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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通过记录每次编码会话中的修正、成功实践和反模式，并配置信心评分，帮助团队整理、复用和强化技术经验。
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