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会话进展交接文档更新

handoff-update
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
451
该工具用于将当前会话的最新进展智能合并到指定的交接文档中。它根据不同的章节（如“已完成工作”、“状态”、“下一步计划”）应用不同的合并规则：历史记录采用追加模式，而当前状态则采用替换模式。确保交接文档能够全面、准确地记录项目从开始到结束的完整演进过程。
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硬件嵌入式接口安全分析

hardware-security
zhaoxuya520/reverse-skill
161
本指南提供嵌入式硬件安全研究的完整流程，用于对设备进行物理层面的安全审计。内容涵盖UART、JTAG、SWD等调试接口的发现与分析，支持固件提取、安全启动评估等，强调非破坏性的测试方法。
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专业HTML网页开发技能

html-coder
opensquilla/opensquilla
367
专业的HTML开发技能，专注于构建语义化、可访问、符合HTML5标准和响应式的网页。适用于创建结构严谨、可访问的内容，集成复杂表单、多媒体资源，并遵循网页开发最佳实践。
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Web前端JS逆向取证与复现

js-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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本指南提供一套系统性的前端JavaScript逆向工程工作流。适用场景包括定位接口签名、分析加密参数、追踪运行时函数调用链和网络请求。通过“观察—捕获—重建—打补丁—深度挖掘”五个阶段，将复杂的在线证据转化为可本地化复现、用于取证和分析的材料。
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循序渐进的概念学习指南

learn-teach
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
490
这是一个结构化的学习工具，采用分步进阶的方式讲解任何技术概念。它从基础定义、核心原理，逐步深入到实际应用、常见错误和进阶知识点，确保用户能系统、全面地掌握复杂知识体系。
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AI大模型安全测试与红队演练

llm-security
zhaoxuya520/reverse-skill
230
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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加载和缓存OpenMed生物医学模型

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maziyarpanahi/openmed
190
该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。
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将观察值名称映射至LOINC代码

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maziyarpanahi/openmed
155
本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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将OpenMed概念映射至SNOMED CT

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maziyarpanahi/openmed
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本技能用于将OpenMed提取的临床概念跨度（如疾病、解剖结构、手术等）映射到SNOMED CT标准术语集。它通过标准的FHIR R4接口，在用户提供的术语服务器上执行复杂的概念解析，支持获取层级复杂的临床代码、进行子类查询（ECL）或进行不同标准代码（如ICD-10到SNOMED）的转换。
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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
162
该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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移动应用逆向工程指南

mobile-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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本指南提供了一套完整的Android和iOS移动应用逆向工程与安全测试方法论。内容涵盖信息收集、静态分析（反编译、代码结构分析）、动态插桩、网络流量拦截等全流程，尤其侧重于绕过SSL Pinning、Root检测、越狱检测和反调试等主流安全机制。
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高级自主操作模式

not-your-babysitter
tech-leads-club/agent-skills
309
这是一种高级的自主操作模式，旨在让AI代理能够独立、从头到尾解决复杂的任务，极少需要人工监督。该模式要求所有结论都必须基于确凿的证据（如实时网络搜索、代码库和工具集）。代理会优先执行行动而非提问，只会针对不可逆的动作、遇到的真正死局或无法自行判断的重大歧义进行汇报，适用于高效的工程和运营任务。
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