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Linux 权限提升评估

linux-privilege-escalation
sickn33/agentic-awesome-skills
310
此技能用于在授权范围内对 Linux 系统进行提权评估，识别配置错误和漏洞以获取 root 权限。涵盖 SUID 利用、sudo 配置错误及 cron 任务劫持等技术，强调法律合规与防御性指导，仅限安全测试或教育环境使用。
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Linux 系统 Shell 脚本模板

linux-shell-scripting
sickn33/agentic-awesome-skills
421
本技能提供生产就绪的 Shell 脚本模板，涵盖 Linux 系统管理常见任务，如备份、监控、用户管理和日志分析。这些脚本可作为安全运营和渗透测试环境的构建基础，需要基本的 Bash 知识和适当的系统权限。
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Linux系统故障排查工作流

linux-troubleshooting
sickn33/agentic-awesome-skills
365
本工作流提供了一套系统化的、多阶段的指南，用于诊断和解决复杂的Linux系统问题。它涵盖了从资源瓶颈分析（CPU、内存、磁盘）到服务故障、网络诊断、日志分析等所有关键排查步骤，适用于处理生产环境事故的系统管理员和DevOps工程师。
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参数化光谱界面工坊

liuguang-banlan-ui
sickn33/agentic-awesome-skills
494
构建“流光溢彩白”与“五彩斑斓黑”两种参数化界面模式：基于 OKLCH 色彩清单与 WebGL 程序化光谱场，提供 CSS 降级、视觉验证门控、截图质检，以及总色强度与单色强度报告。
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AI助手开发专家

llm-application-dev-ai-assistant
sickn33/agentic-awesome-skills
387
本技能专为AI助手和聊天机器人开发提供全生命周期的指导。它专注于构建具备自然语言理解、上下文管理和无缝集成的智能对话系统。帮助用户从概念到生产环境，开发出具备实际商业价值的AI应用。
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LLM 多层缓存方案

llm-caching
sickn33/agentic-awesome-skills
378
通过精确匹配、语义相似度和提供商侧提示缓存三层机制降低 LLM 调用成本与延迟，适用于高频重复查询的客服机器人、FAQ 工具和高并发 API 服务。
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大模型成本优化策略

llm-cost-optimization
sickn33/agentic-awesome-skills
409
本技能通过模型选择、提示词缓存、批处理、量化及自托管等策略，帮助降低 50-90% 的大模型 API 和基础设施成本。涵盖成本追踪、任务型模型路由、语义缓存等技术，适用于需要管理 AI 支出和优化云架构的开发人员。
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基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

llm-inference-scaling
sickn33/agentic-awesome-skills
470
本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。
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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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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
177
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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LLM 安全评估与 AI 审计

llm-security
sickn33/agentic-awesome-skills
457
对 LLM 应用和 AI 代理进行授权安全评估。涵盖提示注入、工具滥用、RAG 泄露、记忆投毒及系统提示词提取，遵循 OWASP LLM/ASI Top 10 指南。包括红队测试、漏洞映射和 AI 系统合规工程，确保系统安全与稳健性。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/agentic-awesome-skills
226
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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