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工具滥用与代码执行检测
tool-abuse-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
125
本技能提供了一套全面的安全审计框架,用于检测具备外部工具(文件系统、命令执行、网络访问)的AI代理的安全性。它通过对话探测技术,如命令注入、路径遍历和SSRF攻击,来识别代理是否可能被诱导执行意外或恶意的代码,或访问敏感资源。适用于Agent安全红队测试。
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音乐曲目搜索:先找艺人再找曲目
track-artist-first
EverMind-AI/EverOS
282
本指南介绍了一种系统性的音乐曲目查找方法。由于仅凭歌名搜索结果过于泛滥,用户必须首先利用艺人的国籍、出生年份、流派等特征来缩小范围,锁定艺人。随后,再通过搜索艺人的完整唱片目录、专辑或具体曲目列表来准确找到目标歌曲。
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亚洲音乐曲目追踪指南
track-asian-music
EverMind-AI/EverOS
199
本技能提供了一套针对K-pop、J-pop、菲律宾等亚洲音乐类型的深度搜索策略。它指导用户如何通过加入地域关键词、理解偶像团体的发展周期和文化细节,进行更精确的曲目和艺人查找,避免搜索结果过于泛泛。
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通过MV画面内容追踪歌曲
track-mv-content
EverMind-AI/EverOS
222
该技能指导用户如何将音乐视频(MV)的视觉内容——例如特定的场景、情感主题(如悲伤、失落)或现实事件——作为强大的搜索锚点。用户不再仅依赖歌名或艺人,而是从MV的叙事细节中提取关键词来优化查询,从而提高定位歌曲的准确性和成功率。适用于音乐研究和文化分析。
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缺陷分类结果展示与命令解析
triage-display
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
该技能是内部代理流程,用于将缺陷分类(triage)的结果格式化为终端markdown。它负责生成结构化的摘要视图、详细的证据展示,并解析用户输入的审核命令(如标记、归档、升级),从而驱动整个缺陷管理和工作流。它不直接供用户调用。
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故障排查与TDD修复计划
triage-issue
mattpocock/skills
157
用于系统性地排查报告的故障或问题。该技能通过探索代码库,找到问题的根本原因,并生成一份结构化的GitHub Issue。修复方案严格遵循测试驱动开发(TDD)的红-绿周期,确保提出的解决方案具有高稳定性和持久性。
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影视剧角色与情节交叉验证
tv-character-verification
EverMind-AI/EverOS
425
本技能用于影视剧的最终验证阶段。当初步找到候选剧集后,必须通过组合搜索(如:["剧名"] 角色 [角色名] 出生 [年份])来验证其是否满足所有复杂的约束条件,包括角色细节、情节事件或演员经历。它强调对初步结果的批判性思维和逐项核对,避免误判。
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创作者作品关联定位剧集
tv-crew-cross
EverMind-AI/EverOS
482
当问题提示目标剧集的导演、编剧或主创人员曾参与其他可识别的作品时,应利用这些跨作品信息作为关键线索。将这些次要作品作为搜索锚点,首先识别出创作者本人,然后通过其完整的作品集回溯,从而高效、准确地定位到目标影视剧。
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X/Twitter自动化与数据提取
tweetclaw
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
126
TweetClaw提供基于Xquik REST API的全面X/Twitter自动化解决方案。它支持发推、回复、点赞、关注、私信等读写操作。核心功能涵盖高级搜索、批量数据抓取、账号实时监控、运行抽奖活动,并具备AI内容优化能力。适用于进行社交媒体运营、数据分析和营销推广的专业用户。
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领域通用语言词汇表构建
ubiquitous-language
mattpocock/skills
410
本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语,生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念,并提出领域专家认可的规范性术语,帮助用户构建一致且严谨的领域模型,特别适用于需要遵循领域驱动设计(DDD)的项目。
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Unity编辑器MCP自动化工作流
unity-mcp-orchestrator
CoplayDev/unity-mcp
162
本技能是使用模型上下文协议(MCP)工具,实现Unity编辑器深度自动化控制的指南。它提供了从获取编辑器状态、管理游戏对象、批量执行命令到进行脚本修改和捕获多角度截图等一系列高级工作流和最佳实践。适用于需要进行复杂游戏开发流程自动化测试或操作的开发者。
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清除AI写作模式痕迹
unslop
sickn33/antigravity-awesome-skills
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unslop是一个命令行工具,用于对文本进行后期处理,旨在移除AI生成文本中常见的、可识别的写作模式和痕迹。它可作为发布文档、博客文章或任何来自大型语言模型(LLM)内容的最终校验步骤,确保内容更自然、更具人性化,提升最终发布质量。
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