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Web应用AI代理工具化工具
webmcpify
github/awesome-copilot
406
webmcpify是一个专业的开发流程工具,用于将现有Web应用的功能结构化地转换为WebMCP工具描述符。它使AI代理能够通过可靠、结构化的工具调用来操作应用,极大地提高了AI与复杂前端应用之间的交互稳定性,支持从发现到验证的全流程。
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WSDM相关工作撰写指南
wsdm-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
145
本指南指导研究人员如何将论文的贡献精准定位到既有的学术研究脉络中。它强调撰写“对比句”,而非简单罗列文献,用技术细节明确阐述本文的创新点(即“delta”),确保作品的独特性在业界顶会(如SIGIR, KDD)的背景下清晰呈现。适用于准备顶级会议投稿的作者。
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法律论点新颖性排查
ylj-preemption-check
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
414
专为法律学术写作设计,用于系统性地检查法律论点的原创性和新颖性。通过模拟跨越SSRN、Westlaw、HeinOnline等多个专业数据库的检索,帮助学者确认研究主张是否已被现有学术成果预先提出。最终目标是撰写出清晰、有力的“贡献点”段落。
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跨版本符号迁移与二进制差分
binary-diff
zhaoxuya520/reverse-skill
496
本技能用于跨版本符号迁移和二进制差分。当您需要将旧版本的符号或逆向结果快速迁移到新版本时使用。核心是通过LLM进行结构化差异比对,将旧版已有的符号信息(如函数名、偏移量)批量、程序化地应用到新版二进制文件,尤其适用于PDB缺失、程序更新或需要快速定位函数新偏移的场景。
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浏览器状态持久化追踪
competition-browser-persistence
zhaoxuya520/reverse-skill
231
用于深入分析和追踪浏览器端存储的持久化状态,包括Cookie、localStorage、IndexedDB和Service Worker等。当应用的决策分支或关键功能依赖于客户端持久化的会话信息、缓存数据或本地状态时,应使用此技能进行状态重放和漏洞分析,以确定状态变化对业务流程的影响。
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高级密码学与移动安全取证
competition-crypto-mobile
zhaoxuya520/reverse-skill
314
该技能是针对复杂CTF挑战的专业化工具,专注于密码学分析、隐写分析和移动安全取证。它指导用户恢复复杂的解密链,如解码数据块、追踪加密变换(密钥、IV等),检查隐藏媒体载荷,以及分析移动设备的信任边界(如APK/IPA签名逻辑、本地存储和SSL锁定)。此技能必须在主沙箱编排器建立环境假设后才能使用。
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复杂Web应用运行时深度分析
competition-web-runtime
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个专用于CTF沙箱环境的深度运行时分析技能。它指导用户全面检查Web应用的堆栈行为,包括API交互、服务器路由、浏览器状态(如Cookie和本地存储)以及异步工作进程。适用于追踪复杂的端到端请求流程,调试认证/会话流,或找出前端UI与后端实际执行行为之间的差异。
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临床笔记电子质量指标计算
computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
198
该技能用于计算电子临床质量指标(eCQMs),通过CQL(临床质量语言)和QDM模型,将自由文本临床笔记中的关键信息(如咨询记录、症状或排除原因)提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中,从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力,不能替代专业的认证测量引擎。
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临床文本去标识化处理
deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
339
本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII,支持多种方法(如日期偏移)。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时,完全保护患者隐私,符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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生成代码测试用例
generate-tests
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具可分析指定的源代码文件或模块,自动生成全面且结构化的测试用例。它能识别函数、类和方法等可测试单元,并遵循项目最佳实践(如 AAA 模式),确保覆盖正常流程、边界条件、空值和各种错误处理场景,兼容 Jest、Vitest 和 pytest 等主流测试框架。
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AI大模型安全测试与红队演练
llm-security
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一套全面的框架,用于对大型语言模型(LLM)和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计,确保AI系统在生产环境中的健壮性。
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OpenClaw长期记忆插件配置与部署
openclaw-memory-tencentdb-setup
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
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本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件,实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置(如召回阈值、向量嵌入)以及故障排查,确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。
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