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LLM模型委员会：多模型协同推理

llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
368
该工作流实现了LLM模型委员会（LLM Council）机制。它让多个开源大模型并行对同一问题进行独立思考和回答，随后进行相互评级，最后由指定的主席模型进行综合提炼，从而产出经过多方验证的、高可靠性的最终答案。适用于需要深度分析和高准确度的复杂任务。
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具界AI代理循环设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环，还是需要从零开始设计全新自动化任务，本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤，确保自动化流程始终可控且目标明确。
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工程技能配置初始化

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用于为项目初始化和配置一系列高级工程技能。该流程指导用户设置仓库的工单跟踪系统（如GitHub/GitLab/本地），定义标准的工单分类标签词汇，并确定领域文档的上下文结构。必须作为首次运行的预置步骤，为后续的自动化开发流程做准备。
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生成学术综述论文文档

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该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。
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深度学习课程体系构建

teach
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本技能将当前工作区升级为一个系统化的教学环境。它通过设定学习任务、构建参考资料、资源列表和结构化课程，引导用户进行深度、多阶段的学习。它遵循教育最佳实践，确保用户实现长期的知识掌握和技能提升。
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问题与PR的流程分类处理

triage
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164
该技能用于系统化地处理项目中的问题报告和外部拉取请求（PR）。它通过定义的状态机和角色（如bug、enhancement），将需求纳入流程进行分类、验证和细化。最终目标是产出适用于自动化代理（Agent）的详细开发简报，或标记给人工执行。
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研究知识维基构建与管理

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用于创建和维护高度结构化、可配置的研究维基。它能够管理信息源的来源追踪（provenance），将原始资料整理成概念页、索引页和衍生文档。适用于记录科研笔记、产品知识或复杂领域的专业文档，确保知识体系的完整性和可追溯性。
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技能书写与编辑参考指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了撰写高质量、可预测的技能的原则和方法论。内容涵盖了模型调用和用户调用的差异、如何管理上下文负载、构建信息层次结构（步骤与参考）以及通过渐进式披露来提高AI智能体的可预测性，帮助用户优化技能设计。
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智能体技能生命周期管理框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个元技能，用于管理AI智能体技能的完整生命周期。它支持从工作流、提示词或文档等多种来源，进行技能的创建、重构、严格评估和安全打包。旨在确保为团队提供标准化、治理化、可部署的高级AI能力。
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移动恶意行为分析与检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个全面的安全分析框架，用于检测和分析移动应用（安卓/iOS）中的恶意行为。通过结合静态分析（权限、清单文件）、动态插桩（Frida）、网络流量监控和自动化扫描，可用于调查可疑应用是否存在数据泄露、C2通信或未经授权的访问。
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SAML身份联邦构建与配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何构建SAML 2.0身份联邦，实现本地Active Directory与Microsoft Entra ID（Azure AD）之间的跨域单点登录（SSO）。它指导用户配置身份提供者和服务提供者信任关系，确保云应用能够实现安全、无缝的跨域认证。
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检测AWS CloudTrail异常行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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