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搜索 LLM ，共找到 516 条记录
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论文自动改进循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
437
通过大模型评审、自动修改与重新编译，对已生成的论文进行两轮迭代优化。适用于论文编译后修复理论不一致、弱化过度声明、补充缺失内容并提升表达质量。
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自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
494
该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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NTLM重放攻击检测与溯源

hunting-for-ntlm-relay-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
260
本工具用于检测NTLM重放攻击（T1557.001），通过分析Windows事件ID 4624，重点关注使用NTLMSSP认证的登录事件。它能够识别IP地址与主机名的不匹配、LLMNR/NBT-NS欺骗痕迹，并审计SMB签名状态，是安全运营中心进行主动威胁狩猎和事件调查的关键辅助技能。
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Google Workspace安全加固指南

implementing-google-workspace-admin-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
本指南提供了一套全面的企业级Google Workspace安全加固方案。内容涵盖了从强化超级管理员权限、部署抗钓鱼MFA、配置邮件认证（DMARC/SPF/DKIM），到实施数据丢失防护（DLP）的完整流程。旨在帮助组织提升安全等级，有效防御商业邮件泄露和高级网络攻击，满足严格的合规要求。
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移动应用保护策略部署

implementing-mobile-application-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
329
本技能指导企业如何部署移动应用管理（MAM）策略，实现在未完全管理的设备（BYOD）上保护企业数据。内容涵盖使用如Microsoft Intune等平台配置应用级别的数据丢失防护（DLP）、选择性擦除和应用容器化等控制措施。适用于在不要求设备完全入网的情况下，实现个人和工作数据分离的场景。
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使用FIDO2实现无密码认证

implementing-passwordless-authentication-with-fido2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
163
本技术指南详细介绍如何使用FIDO2/WebAuthn协议，部署无需密码的强认证系统。涵盖了WebAuthn API集成、FIDO2服务器配置、通行密钥注册以及系统从传统密码模式的迁移。适用于需要达到高安全级别、抵抗网络钓鱼攻击的企业。
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多智能体协作系统

agenthub
alirezarezvani/claude-skills
77
用于编排多个并行AI子智能体在同一任务上竞争的技能。通过git worktree隔离每个智能体，支持会话初始化、并行派生、进度监控、基于指标或LLM裁决的评估，并自动合并最佳结果分支。适用于代码优化、内容变体生成、研究探索等需要并行对比的场景。
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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
209
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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