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远程GPU作业编排与生命周期管理
remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
该技能专门用于管理在租用或远程实例(如AutoDL, RunPod, v.ai等)上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题,包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常(如OOM/NaN)以及安全的计费销毁流程,确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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输入边界数据验证协议
infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
本协议旨在为所有数据入口(如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等)建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程:边界检测、信任分类、强制过滤(类型校验、模式校验、清洗)和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化,从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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统一设计与品牌系统
design
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
204
这是一个全方位的综合设计技能,覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范(Tokens)、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序(CIP)模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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使用Falco检测容器运行时威胁
detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
58
本技能指导用户使用Falco和eBPF技术,在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁,是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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Hayabusa数字取证时间线生成器
generating-forensic-timelines-with-hayabusa
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这款工具基于Sigma规则,专为数字取证和事件响应(DFIR)设计。它可以分析多个Windows EVTX事件日志文件,运用强大的规则库来检测可疑活动。它将海量原始日志数据提炼为一个单一的、按时间排序的事件线,并附带严重性级别和MITRE ATT&CK映射,极大地加速了安全分析师的取证和威胁狩猎流程。
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