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学术论文自动优化循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个用于自动优化学术论文的循环流程。它模拟了多轮的同行评审机制，利用强大的大模型对论文进行全方位的评估，包括理论逻辑、结构完整性及视觉呈现。流程会自动生成详细的评审意见、应用修复，并重新编译LaTeX源文件，持续迭代直到达到最佳的学术发表状态。

自动研究迭代评审循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个自动化、多轮次的深度研究评审系统。它模拟顶尖审稿人的流程，利用AI模型（如Codex MCP）持续审查、找出关键缺陷、并指导修正，直至内容达到预设的优秀标准或达到最大迭代次数。适用于需要系统性、高严谨度迭代优化的学术论文或复杂技术文档。

自主研究论文迭代评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能模拟了顶级学术会议（如NeurIPS, ICML）的同行评审流程。它通过与外部大模型（MiniMax）进行多轮深度交互，自动对研究论文进行评估、识别关键弱点，并跟踪修改状态，指导用户进行迭代优化，直到研究成果达到可接受的提交标准。

数学奥林匹克解题器

anthropics/claude-plugins-official

专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题，先多轮推理优化解法，再用独立的对抗验证器查找漏洞，最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。

Clarvia工具就绪度评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能利用Clarvia AEO（智能体体验优化）评估任何工具（MCP服务器、API或CLI）的智能体就绪度。它从API可访问性、数据结构、智能体兼容性等多个维度对上万个工具进行打分，确保集成到AI Agent工作流中的组件具备足够的高质量和可靠性。

Claude监督的论文图示生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过Claude+Gemini多阶段流程，迭代优化布局、样式与渲染，直到严格评分要求，自动产出符合顶会论文标准的学术图示与架构图。

LLM成本优化与架构设计

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alirezarezvani/claude-skills

提供专业的LLM成本优化框架，帮助开发者通过模型路由、提示词缓存、输出长度控制和压缩等技术，系统性地降低AI API支出（可达40-80%）。旨在确保在成本受到严格控制的前提下，维持高质量、可扩展的AI功能。

智能体评估与迭代优化模式

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

Arize 提示优化技能

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github/awesome-copilot

利用 Arize 跟踪数据和 ax 命令，定位并提取 LLM 提示、分析性能信号，按数据驱动循环优化提示词和模板。

提示优化助手

github/awesome-copilot

通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。

提示优化助手

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github/awesome-copilot

通过借鉴已验证的提示经验，优化提示文件的结构与措辞，在保持原始意图与 Markdown 前置信息的前提下提升表达与可读性。

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