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Gemini 深度研究工具
deep-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读,并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告,支持进度流、持续跟踪、状态查询等,可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。
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多智能体代码审查编排工具
error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统,能够协调多个专业智能体(如安全审计、性能分析、架构专家)对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合,为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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Langfuse LLM成本监控与优化
langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
281
本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能,实现大型语言模型(LLM)的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告,以及实现智能模型路由,根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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林迪AI智能体调试工具包
lindy-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
276
本工具包是专为解决复杂智能体(Agent)故障而设计的综合诊断工具。它系统地收集环境信息(如Node.js、Python版本),测试Webhook和主流API(如Slack、Gmail)的连接状态,并指导用户回顾任务历史记录,最终生成一份结构化的支持报告,极大地提高了故障排查的效率。
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音素级发音训练工作流
speak-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
该工作流提供专业的音素级发音分析,能够深入识别用户语音中的薄弱环节,而不仅仅是给出整体分数。它通过运行自适应训练循环,生成详细的弱点报告,并提供针对性的练习短语,从而帮助用户系统性地纠正口音并提升语言流利度。
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AI语言辅导与发音评估
speak-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
377
本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习,系统能够实时评估发音(支持到音素级别),并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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AI伦理与公平评估
validating-ai-ethics-and-fairness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
利用 ai-ethics-validator 插件审查 AI/ML 模型与数据集中的伦理风险、公平性问题与偏见,并在用户提出伦理审查或偏见检测时提供报告与缓解建议。
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性健康分析
sexual-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
80
用于分析性健康记录、勃起功能评分、性病筛查、避孕效果与性活动趋势,并可关联用药、慢病、心理及生活方式数据生成风险报告。
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多源深度研究助手
deep-research
affaan-m/everything-claude-code
433
使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理,交付含出处的研究报告,适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。
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严谨证明助手
proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
420
针对 ML/AI 理论命题,提取陈述、假设和草稿,生成完整的依赖映射与证明文档或阻断报告,确保每步严格论证再写入 PROOF_PACKAGE.md。
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上下文预算与LLM优化
context-budget
affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件(如代理、技能、规则和MCP服务器)的Token消耗。它能分析上下文开销,识别冗余或臃肿的组件,并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量,确保模型运行效率和性能。
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AI模型行为透视检测
bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式,包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告,帮助用户了解模型的真实行为,用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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