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代理架构审计

agent-architecture-audit
affaan-m/everything-claude-code
185
用于审计代理与大模型应用的全栈诊断技能，识别包装层回归、记忆污染、工具调用失范、隐藏修复循环和渲染破坏，并输出按重要度排序的发现与代码优先修复方案。
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AI答案引擎优化：权威引用内容策略

aeo
alirezarezvani/claude-skills
182
本技能用于优化内容，使其能被主要的AI语言模型（如ChatGPT、Perplexity等）引用为权威来源。它区别于传统SEO，侧重于提升内容的事实密度、E-E-A-T信号和结构化数据，帮助内容在AI搜索生态中获得高引用率。
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深度学习面试知识速查手册

interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
263
该技能可根据指定的机器学习或大型语言模型（LLM）主题，生成一份长篇、结构极其严谨的中文教程速查手册。教程不仅包含核心公式推导和从零开始的PyTorch代码实现，还设有详细的对比表格和25个分级（L1-L3）高频面试题，是进行深度学术学习和技术面试准备的理想工具。
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OpenAPI规范转MCP工具集

openapi-to-mcp
mcp-use/mcp-use
314
这是一个端到端解决方案，用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API，转化为可供大语言模型（LLM）调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具，自动处理参数校验（Zod）和认证流程，确保LLM调用与原始API完美同步，并支持部署到云端。
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捕获Git差异文本

git-diff
opensquilla/opensquilla
457
该技能提供了一个直接的Shell调用接口，用于捕获当前的Git差异（包括暂存区、工作目录或文件列表）为原始文本。它专为需要在无LLM代理循环开销的情况下获取仓库差异的工作流设计，性能远超传统的子代理调用。
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技能使用历史查询器

history-explorer
opensquilla/opensquilla
247
该工具查询和分析每轮的决策日志，聚合了技能的共现模式、元技能使用统计以及路由固定语料库。它返回结构化的JSON摘要，用于分析历史技能调用模式，帮助用户了解自身的使用习惯，并为下游大型语言模型提供高质量的输入数据。
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简单HTTP数据抓取工具

http-fetch
opensquilla/opensquilla
78
本工具是一个用于通过HTTP/HTTPS抓取单个URL内容的轻量级实用程序。它支持GET、POST、PUT和DELETE等多种请求方法，并配置了超时和最大字节数限制。它非常适合在工作流（DAG）中执行简单的数据获取步骤，相比复杂的LLM代理调用速度更快。不适用于复杂的网页爬取或JS渲染。
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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
78
专业的PDF结构化操作工具，用于执行程序化、确定性的PDF处理任务。功能包括从PDF中提取文本和表格、合并多个PDF文件、按页码范围拆分文档、填写PDF表单字段，甚至根据JSON数据生成全新的PDF。适用于需要精确、字节级操作的场景，而非自然语言重写。
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元技能冒烟测试工具

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
447
本工具是一个内部系统组件，用于对候选元技能进行冒烟测试。它通过模拟元解析过程，利用LLM生成的正向（G3）和负向（G4）测试用例，来验证所提交技能的结构完整性和系统鲁棒性，确保跨供应商环境下的兼容性。
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委派子代理完成任务

sub-agent
opensquilla/opensquilla
455
本技能提供了一个通用的入口点，用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型（如Codex、Claude Code、Pi）驱动的子代理。它适用于元技能流程图（DAG）中的步骤，执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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渲染静态标题卡片图片

title-card-image
opensquilla/opensquilla
228
使用Pillow库渲染静态的PNG图片，适用于视频的片头、片尾或字幕卡片。该工具支持在纯色背景上居中显示主标题和可选副标题，并内置了对CJK字符的字体回退机制。它是一个纯确定性的离线工具，特别适合短剧或视频内容的开场和结束卡片制作。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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