当你出于内网环境中时可以通过mstsc来对目标主机内网服务端口是否开发进行简易探测,探测手法如下:
获取Windows用户的凭证信息是渗透过程中至关重要的一步,如果没有杀软,那么只要有权限想怎么读就怎么读,当有杀软时就得用一些特别的技巧,本篇文章将简单介绍几种之前在Twitter上看到的小技巧,仅供大家参考
本页目录 Toggle 安装技能Cli 找技能 推荐的热门Skill Codex强制安装 技能是 AI 智能体可复用的能力。只需一条命令即可安装,让你的智能体获得流程性知识,从而实现能力增强。 frontend-design 选择你的AI IDE,回车、选择Global、选择Yes、 npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill 选择后,后续AI的IDE就会使用此Skill 推荐的热门Skill # 前端设计 npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills - -skill web-design-guidelines # 前端设计(这个排名似乎不搞,但是好像挺不错的。) codex --force 还有一个办法就是:你丢给skill的项目链接,让Codex自己安装Skill。
但当你了解更多细节之后,skill其实就是prompt工程的新发展。 例如当前很火的pua, 该项目已经达到了10k ⭐事实上他的实现就是一个好的prompting工程 (有兴趣的同学也可以去做一些开源的skill去丰富自己的简历)可复用的skill也迅速加快了人们对他的使用 例如在一个对话场景中,如果我们希望有pua的skill注入,我们还需要去手动修改prompt,一旦有一个新的skill,就得重复、反复的修改,这不仅是一个繁杂的工作,而且对于无需使用的skill还会导致上下文爆炸 → Skill Routing → Skill 选择 → Prompt Augmentation → 现有 LLM 应用的流程,以低侵入的方式直接接入ai应用中from skill_adapter import = SkillConfig( skill_dirs=[".
这时候,你需要的就是 Skill。 什么是 Skill Skill 是 Claude Code 的一种扩展机制,本质上是一个包含指令的 Markdown 文件。 一个 Skill 文件长这样: --- name: my-skill description: 这里描述 Skill 的功能和触发时机 --- # Skill 标题 具体的指令内容... 今天介绍的是最基础的 Skill 用法:一个 SKILL.md 文件搞定一切。但 Skill 的能力远不止于此。 下篇预告 下一篇文章,我们会深入 Skill 的进阶用法: 如何在 Skill 中引用外部脚本 如何组织多文件资源(模板、配置、文档) 如何让 Skill 调用 MCP 工具 实战案例:创建一个带模板的周报生成 Skill 敬请期待。
文章目录 1.命令简介 2.命令格式 3.选项说明 4.常用示例 参考文献 1.命令简介 skill 命令用于向选定的进程发送信号。 2.命令格式 skill [signal] [options] expression 默认信号为 TERM。 expression 可根据不同选项来区分类型,可以是:终端、用户、pid、命令。 skill -STOP bash (4)唤醒暂停的进程(进程名)。 skill -CONT bash (5)停止指定用户的进程。 skill -STOP -u <user> (6)停止所有在 PTY 装置上的程序 skill -KILL -t pts/* (7)暂停所有的 ls 命令进程,而不是 ls 用户。 skill -STOP -c ls 参考文献 skill(1) - Linux manual page - man7.org
大师兄.skill:把毕业的师兄蒸馏成能继续开组会的AI 笑完之后,一个严肃的问题浮出水面:Skill到底是什么?为什么它能承载这么多的期望? 什么是Skill? 一句话定义:Skill是AI Agent的「工作手册」,教它一项具体技能。 一个Skill = 一个文件夹,最少包含一个SKILL.md文件。 Skill通过标准化流程和规范来解决这些问题。 它承载了什么期望? 从「同事.skill」的热度可以看出,人们对Skill的期望已经从「让AI能干活」升级到「让AI能复刻人」。 Skill与Harness:都是规则,层级不同 很多人分不清Skill和Harness。 Skill则是运行在Harness上的「应用程序」。 动手:5分钟写一个自己的Skill 理论讲完了,来点实际的。我们写一个「每日站会助手」的Skill。
ii)在COjbectCounter构造函数中让计数器m_iCount+1,析构函数中让计数器m_iCount-1;
模板化各行各业都会出现通用的Skill模板。比如"营销文案Skill"、"客服回复Skill"、"技术文档Skill"等。 应用场景 个人助理每个人都能定制自己的AI助理,按照个人的习惯和偏好配置。 企业应用企业用Skill标准化业务流程,提高效率和一致性。比如"客服Skill"、"销售Skill"、"产品Skill"等。 生态发展 Skill市场可能会出现买卖和分享Skill的市场,让好的Skill配置能够被更多人使用。 社区协作开源社区协作完善Skill,就像现在的开源软件一样。 Q:团队如何共享Skill? A:通过共享文档、代码仓库或专门的Skill管理平台。 Q:如何处理多个Skill的冲突? A:建立Skill的优先级机制,明确哪个Skill在什么情况下生效。 生态参与参与Skill社区建设,分享经验,学习最佳实践。 未来展望 Skill普及化Skill配置将成为AI协作的标准配置,就像现在我们给手机安装APP一样自然。
为什么要自己写 Skill? OpenClaw Skill 的结构(比你想的简单)一个 Skill 其实就是一个文件夹,核心只需要一个文件:perl 体验AI代码助手 代码解读复制代码my-smart-reviewer/├── SKILL.md 第一步:写 SKILL.md这是我的 smart-reviewer Skill 的 SKILL.md:markdown 体验AI代码助手 代码解读复制代码---name: smart-reviewerdescription Skill进阶:让 Skill 支持配置如果你想让用户自定义参数,可以在 SKILL.md 里加配置声明:yaml 体验AI代码助手 代码解读复制代码---name: smart-reviewerconfig 小结自己写 OpenClaw Skill 远没有想象中那么难,核心就是一个 SKILL.md 文件 + 可选的脚本。
紧接着带你解锁蓝牙skill(一)继续分析 3>,Pbap配置 Pbap:Phone Book Access Profile是说共享联系人协议,具体定义可参考上一篇。
蓝牙系列文章之前言篇 0.0 一直以为自己对蓝牙很是了解,但前段时间跟一个很熟悉蓝牙的人进行交谈,才发现自己对蓝牙的学习太浅,所写的只是蓝牙最上层的东西而已,甚至可以说根本就没有扎入到蓝牙的表层,很是惭愧…..写这篇文章的目的是完善蓝牙系列博文,并给大家一个对蓝牙的整体认知。毕竟一篇好的文章不仅仅是要做到细枝末节(很显然,我距离这个还很远),也要对整体的轮廓做个概述。先是要明白蓝牙究竟是什么,有什么用,为什么要用它,这些功能又是如何实现的等等。学习过程亦是如此。如果对一个东西没有个整体印象那么又怎么能明确你
对于源码的分析不外乎whw(what—how—why) 对于蓝牙各协议的功能以及如何演示都已经分析完了,具体可以参考 带你解锁蓝牙skill(一)以及带你解锁蓝牙skill(二)。
蓝牙这个专题,很值得深入研究,但又不是一篇两篇能说的清除,所以决定连载~~~ 不知道能坚持多久 在研究蓝牙源码之前,先来看看蓝牙大致都有什么功能。蓝牙模块支持什么功能完全由蓝牙所支持的蓝牙协议而确定,所以先从蓝牙协议看起 1,蓝牙是什么 蓝牙是设备间的一种短距离的无线近场通信。对通信距离,通讯速率,频段等都有相关的规定,具体可自行百度百科。 生活中最常见的诸如蓝牙耳机,蓝牙音箱,智能家居也有很多蓝牙(但对距离和速率有一定的限制)。 可以利用蓝牙从别的手机设备上导入联系人信息 可以利用蓝牙
团队甚至把BigQuery的查询功能封装成了Skill,有位成员坦言自己已经六个月没亲手写过一行SQL了。
同事 skill 刷屏后,我开源了自己的 skill——这是我的理由 4 月初,Twitter 中文圈被一条推文刷屏了。同事.skill——把同事的工作能力和风格蒸馏成 AI,离职了也能"留下来"。 紧接着,同事.skill、老板.skill、前任.skill、自己.skill、反蒸馏.skill——一套"人格蒸馏全家桶"在三分钟内完成全网分发。 三、开源 shadow.skill:主动蒸馏 vs 被动被蒸馏 在这场蒸馏浪潮里,我选择了一个不同的姿势——开源我自己的 skill。 架构设计 shadow.skill 的架构设计本身也值得一说: 稳定核心(SKILL.md) + 演化外层(ref/) SKILL.md:长期稳定,只包含身份、使命、边界、风格、通用协议和架构约束 ref 故障降级:子 skill 不可用时回退主 skill 这个架构解决了一个实际问题:Skill 不是一次性提取,而是一场持续的协作——你用它,它变得越来越精确;你更新它,它变得越来越像一个真实的队友。
Shadow:Skill把Prompt和脚本、Tool整合在一起,想要设计好用的skill,需要深刻理解原理,把适合的任务放入到Prompt、脚本和Tool。 良好架构的Skill,可以提升执行效率和准确性。 这篇论文研究得出:模型自己写的Skill没用。推荐阅读⬇️ 导读:Agent Skills 正在成为 LLM 智能体的标配,但它们真的有效吗?
目录 TAPD Skill 示例 效果 WorkBuddy 接入 TAPD Skill OpenClaw 接入 TAPD Skill SKILL 可以直接利用 MCP 的能力,而不用单独封装接口工具。 按优先级梳理给我 可参考:TAPD/SKILL.md · main · cheers99/tapd-skill 效果基于 CodeBuddy Skill:bug 跟进:日报总结:企微推送: WorkBuddy 接入 TAPD Skill下载安装WorkBuddy:腾讯云代码助手 CodeBuddy - AI 时代的智能编程伙伴下载TAPD SKILL:TAPD/SKILL.md · main · cheers99 /tapd-skill ,记住下载存放路径打开WorkBuddy,输入存放路径,直接让它调用 TAPD SKILL下载TAPD MCP 使用文档,并且让WorkBuddy调用它:TAPD MCP:TAPD
理解skill调用 本节来更详细的讨论alexa是如何确定调用哪个skill的。 skill争夺谁被调用。 Alexa收集响应看哪个skill合适,选择后再发送IntentRequest给被选中的skill。 收到IntentRequest的skill再回复用户执行具体的操作。 这个完全也是靠skill自己自觉来回应的,Alexa似乎还没有能力来进一步的确认skill是不是真的有能力?此外,skill的响应和Alexa系统的请求是如何认证保证不被伪造的? 因此,能否找到泄露的Skill ID,或者开发者是否忘记了检查Skill ID,就是能否伪造Alexa调用Skill请求的关键了。
MCP和Skill是ClaudeCode中两个关键的扩展机制。他们到底是什么关系?今天用一句话说清楚。MCP是手,Skill是脑。MCP扩展AI能做什么?Skill扩展AI怎么做好?两者互补而非替代。 Skill是一个Markdown文件,教Claude如何完成特定任务,就像黑客帝国里你有上传功夫技能AI,按需加载专业知识,比如代码审查标准。 Skill解决知识边界问题,让AI知道如何做好特定任务。MCP是跨平台协议,Skill是ClaudeCode专属功能,最强大的用法是组合使用,比如代码审查工作流。Skill定义审查标准和流程。 Skill是编排层,MCP是执行层。记住口诀:MCP是手,Skill是脑。MCP让AI能做事,Skill让AI做好事,单一任务选其一。复杂工作两手抓。