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搜索 发现 ，共找到 71 条记录
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GEO结构化数据审计

geo-schema
zubair-trabzada/geo-seo-claude
104
通过检测页面中的 JSON-LD、Microdata 与 RDFa，验证 Schema.org 规范，补全缺失字段并生成可直接使用的 JSON-LD，提升 GEO 实体在 AI 平台的可发现性。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
369
该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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自动研究论文多轮审阅

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
120
本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环，模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见，并进行再审查，直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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创意发现全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
434
编排完整的研究创意发现流程，从宽泛方向推进到经过验证并完成小规模测试的创意。串联文献调研、创意生成、新颖性检查、评审与优化等子流程，自动产出排序创意报告、最终提案及实验计划。
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机器人选题发现流程

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
481
整合机器人文献综述、新颖想法生成、新颖性验证与批判性评审，形成端到端的机器人选题流水线。适用于机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人和具身智能领域，从宽泛方向收敛到可基准测试、可证伪、以仿真优先的研究想法。
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AWS Macie数据敏感信息分类

implementing-aws-macie-for-data-classification
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
269
Amazon Macie是AWS提供的全托管服务，它利用机器学习和模式匹配技术，用于发现、分类和保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如PII、财务信息和凭证）。该工具能自动识别多种敏感数据类型，帮助用户进行深入的云数据防泄漏和合规审计。
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端到端科研流水线

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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完整的端到端科研自动化工作流：从研究方向出发，自动完成想法发现、实验设计、评审迭代与论文写作，最终生成可投稿的论文PDF。适用于需要从零开始自主完成人工智能科研并形成投稿成果的场景，支持断点续跑与多重评审把关。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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全域AI智能体与服务发现

global-chat-agent-discovery
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
这是一个跨协议的平台，集成了超过18,000个MCP服务器和AI智能体，覆盖多个注册表。它允许用户通过单一搜索界面，跨协议（MCP、A2A、agents.txt）查找执行特定任务所需的服务端点，如数据库查询或文件转换。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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PyTDC 治疗机器学习工具包

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。
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