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全球制裁与出口管制分析
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lawve-ai/awesome-legal-skills
383
这是一个专业的合规工具,用于实时监测国际制裁名单(如OFAC、联合国、欧盟等)和出口管制法规。它能够对个人制裁、行业风险和两用物项进行深度分析,并在30多个国家/地区进行管辖权映射,确保所有报告结果都基于官方实时数据源,极大地降低了法律风险和幻觉性错误。
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扫描代码安全漏洞
scan-code
microsoft/power-platform-skills
367
该技能用于扫描Power Pages站点项目的源代码和依赖项,检查潜在的安全漏洞。它运行静态分析和依赖扫描,可以检测出漏洞的软件包、硬编码的密钥、许可证合规性问题和代码模式缺陷。适用于用户需要进行代码安全审计、检查依赖或进行全面安全检查的场景。
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合规名单警报判定系统
screening-alert-adjudication-amir-fadavi
lawve-ai/awesome-legal-skills
394
该系统用于合规分析师,对来自制裁名单(如OFAC、EU)、PEP名单和不良媒体等多个黑名单的名称匹配警报进行判定。它通过多层级、确定性的规则,判断警报是真阳性、假阳性,还是必须升级给人工审核。旨在自动化清除大量误报,提高合规审查效率。
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塞拉利昂特殊法庭判例验证指南
scsl-rscsl-special-court-for-sierra-leone-jeanne-sulzer
lawve-ai/awesome-legal-skills
265
该技能提供了一套严格的、以验证为先的法律方法论,用于引用和分析塞拉利昂特殊法庭(SCSL)及其残余特殊法庭(RSCSL)的重大判例。内容涵盖了关于儿童兵、强迫婚姻、国家元首豁免权和共谋犯罪等国际人道法领域的里程碑判例,确保所有引用均经过官方法律资源验证,适用于学术研究和国际法写作。
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设置数据模型与连接器
setup-datamodel
microsoft/power-platform-skills
335
这是一个端到端的规划和设计技能,用于为移动应用设计数据结构和所需数据源。它可以生成 Dataverse Schema,规划连接器,并在执行前引导用户完成联合审批。适用于重新设计现有应用或导入图表模型。
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短剧审查流程同意规范化
short-drama-review-normalizer
opensquilla/opensquilla
350
这是一个用于短剧制作流程的内部、确定性同意控制点。它负责规范化用户在草稿审查和后续修改确认阶段的输入,确保在调用任何外部媒体生成服务之前,必须获得明确、边界化的批准,从而防止模糊或不确定的输入导致流程推进。
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项目宪章与架构生成
site-md
google-labs-code/stitch-skills
92
本技能用于分析原始的项目描述或网站需求,生成结构化的项目宪章文件(SITE.md)。它作为项目的核心知识库,定义了项目的基本身份、视觉风格、文件架构、页面地图和开发路线图,确保项目在开发过程中的目标一致性和结构完整性。
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AI技能创建与优化指南
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lawve-ai/awesome-legal-skills
316
本指南详细介绍了构建高效、模块化AI技能的完整流程和核心原则。它指导用户如何通过集成专业知识、多步骤工作流、工具和资源,将通用模型升级为具备特定领域专家能力的专业智能体。
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基于证据的源文件验证
source-locked-verification
lawve-ai/awesome-legal-skills
435
该技能强制AI进入“源文件锁定”的模式,确保所有输出的结论(无论是事实、法律还是数字)都必须严格基于用户提供的原始材料或实际查阅的在线证据。它杜绝任何臆测、推断或背景知识的填充,特别适用于法律研究、证据核查、引用交叉验证和高风险的文档分析场景,确保信息的绝对可追溯性。
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国际司法法律研究方法论
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lawve-ai/awesome-legal-skills
202
本指南提供了一套验证先行、结构化的研究方法论,用于撰写和引用东帝汶特别严重罪行庭(SPSC)的法律文书。它详细指导用户如何验证判决书、起诉书和基础国际法规范的真实性,确保所有引文均追溯至权威的一级来源,适用于冲突后问责和过渡正义领域。
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东帝汶重罪特别法庭研究指南
special-panels-timor-leste-jeanne-sulzer-2
lawve-ai/awesome-legal-skills
242
本技能建立了关于东帝汶重罪特别法庭(SPSC)引证和分析的权威方法论。它指导用户通过严格的、多步骤的验证流程,要求将引证与一级权威来源(如JSMP、UNTAET档案)进行交叉核对,确保引用的准确性。本指南是理解冲突后过渡时期国际正义机制,特别是战争罪和反人类罪研究的基础工具。
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深度强化学习进阶指南
spinning-up-deep-rl
alirezarezvani/claude-skills
414
本知识库深入涵盖了深度强化学习(Deep RL)的理论基础和先进算法。内容详细解释了贝尔曼方程、策略梯度和策略优化与Q学习之间的核心权衡。它分析了PPO、SAC、TRPO和DDPG等主流算法,并提供了运行科学、可靠的强化学习实验的严格最佳实践和调试指南。
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