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更新于 11-08 00:04

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248,223 个结果

gohighlevel

GoHighLevel 集成技能,用于管理 Organizations,并在用户希望与 GoHighLevel 数据进行交互时使用。该技能通过 Membrane CLI 与 GoHighLevel 交互,由 Membrane 自动处理认证与凭证刷新。GoHighLevel 本身是一体化营销与销售平台,面向营销机构和小型企业,提供 CRM、邮件营销、短信营销、建站与销售漏斗等工具,机构可用它管理多个客户账户并自动化营销流程。官方文档地址为 https://developers.gohighlevel.com/。

营销与增长272 次安装

auditing-terraform-infrastructure-for-security

本技能介绍如何对 Terraform 基础设施即代码(IaC)进行安全审计,使用 Checkov、tfsec、Terrascan 和 OPA/Rego 策略检测过度宽松的 IAM 权限、未加密的 S3 存储桶、开放的安全组等安全配置错误。适用于在 CI/CD 流水线中集成安全扫描、在应用前审查 Terraform 计划与模块、构建策略即代码护栏、审计现有 Terraform 状态文件,以及跨多个项目强制执行组织安全标准。不适用于运行时安全监控、应用安全测试或云配置漂移检测。

安全与审计272 次安装

exploring-llm-traces

这是一个用于调试与检查 LLM/AI 智能体追踪(trace)的技能,基于 PostHog 的 MCP 工具。当用户粘贴一个 trace 或 session URL(如 /ai-observability/traces/<id>),或需要排查 AI 智能体行为时使用。它能区分 trace 与 session URL,按需获取单个 trace 的完整事件树、按 session 列出相关 trace,并通过摘要/完整两种详情模式在控制上下文开销的同时读取内容。技能还提供查询事件 schema、执行 SQL、解析大型追踪结果的脚本,以及 investigation 模式,帮助回答智能体是否正确调用工具、上下文是否正确、子智能体是否工作、模型为何输出某内容等问题。

智能体与模型272 次安装

autonomous-agent-gaming

本技能用于构建能自主玩游戏的智能体,结合人工智能与强化学习方法,覆盖游戏环境、智能体决策、策略开发等环节。技能提供规则型智能体、带Alpha-Beta剪枝的Minimax、蒙特卡洛树搜索(MCTS)和Q-Learning强化学习等多种智能体架构,并给出游戏环境标准接口、OpenAI Gym集成、python-chess象棋实现以及Pygame自定义游戏渲染示例。策略层面包含开局库、残局库、多阶段自适应策略与组合策略。性能优化方面提供置换表、杀手启发式、并行搜索与搜索统计。此外还包含博弈论分析(纳什均衡、沙普利值、核心)以及智能体基准测试工具,如循环赛、Elo与Glicko-2评分和性能画像。

智能体与模型272 次安装

to-spring-or-not-to-spring

to-spring-or-not-to-spring 是一个用于审查动画代码中时间函数选择的技能。它按照交互类型(用户驱动、系统驱动、时间表示、高频交互)判断应使用弹簧动画、缓动曲线、线性还是不加动画,并检查弹簧参数是否平衡、入场与退场曲线是否恰当、时长是否合理。审查结果以 file:line 格式输出问题清单,并附规则、数量与严重程度汇总表,适用于评审动效实现、调试动画感觉不对或为交互动画选型。

设计与创作272 次安装