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闪电网络架构审查
lightning-architecture-review
sickn33/agentic-awesome-skills
142
此技能用于审查比特币闪电网络协议设计和架构。它比较通道工厂方法并分析第 2 层扩展权衡。涵盖信任模型、链上足迹、共识要求、HTLC/PTLC 兼容性、活性保证和监视塔支持。适用于闪电网络协议改进和安全机制的专家评估。
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闪电网络通道工厂
lightning-channel-factories
sickn33/agentic-awesome-skills
478
用于构建和审查闪电网络通道工厂的技术参考,涵盖多方通道、LSP 架构及比特币二层扩展。包括 Decker-Wattenhofer 树、MuSig2 密钥聚合、HTLC/PTLC 转发及监视塔漏洞检测,适用于安全的基础设施开发。
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比特币闪电通道工厂协议解释
lightning-factory-explainer
sickn33/agentic-awesome-skills
307
此技能用于解释比特币闪电网络通道工厂及 SuperScalar 协议,涵盖可扩展接入、共享 UTXO、Decker-Wattenhofer 无效化树、超时签名树、MuSig2 和 Taproot 等技术。适用于理解闪电网络架构、实现细节及多方通道概念,无需软分叉即可在比特币上运行。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/agentic-awesome-skills
74
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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法律服务本地SEO审计
local-legal-seo-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
221
本技能提供一套针对法律和专业服务机构的本地搜索引擎优化(Local SEO)全方位审计框架。它专注于提升本地可见性,涵盖了Google商家资料(GBP)的优化、建立E-E-A-T信任信号,以及优化本地化内容和目录一致性。适用于希望提高在本地搜索结果和谷歌地图上排名的律所和专业顾问。
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语义代码对比
logic-diff
sickn33/agentic-awesome-skills
278
该技能通过半形式化并行追踪对比两个代码版本,验证其语义等价性。适用于重构、重写或迁移场景,帮助开发者确认行为未改变,识别输入、输出及副作用的差异,并生成结构化对比报告。
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长桥量化分析框架
longbridge-quant
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能提供基于长桥平台的量化分析框架和命令行指标脚本功能。支持配对交易、波动率策略、多因子模型及统计方法(如 ADF/GARCH)。用户可针对 K 线数据运行脚本,进行策略优化、对冲及机器学习预测,无需登录即可使用,适用于量化金融工作流。
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M365 Entra ID 红队攻击链
m365-entra-attack
sickn33/agentic-awesome-skills
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面向 Microsoft 365 / Entra ID 的红队攻击链指南:租户信息收集、AADSTS 错误码研判、规避智能锁定的密码喷洒纪律,以及用户枚举可用接口与已加固接口。仅限获得书面授权的安全测试使用。
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代码重构优化器
max
sickn33/agentic-awesome-skills
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Max 是一个专用代理,负责在不改变行为的前提下清理和改进现有代码。它专注于算法优化、代码抽象、死代码移除和可读性提升。Max 确保所有更改保持测试套件完整性,并遵循严格的重构规则。仅在明确请求时调用,确保软件开发工作流的安全和稳定。
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MCP 依赖漂移审计
mcp-dependency-drift-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
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静态审计 MCP 配置文件中的 npm/npx 可变依赖引用,在审批或 CI 流程中识别版本漂移风险,分类版本选择器并建议锁定已审核的精确版本;全程只读配置文本,不执行任何 MCP 服务器。
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智能体内存系统设计
memory-systems
sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能专注于设计和构建复杂、分层的AI智能体内存架构。它超越了简单的上下文窗口和向量存储的局限,引入了短期、长期和基于图谱的内存系统。使用此技能可确保智能体在会话间保持记忆持久性,维护实体一致性,并在累积的知识库上进行高级、关系驱动的推理,包括时序知识追踪。
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AI智能体语义记忆库
mesh-memory
sickn33/agentic-awesome-skills
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这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀,并通过语义(而非关键词)进行检索。用户可按项目或角色划分空间,确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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