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TwinMind安全基础配置

twinmind-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户配置TwinMind的各项安全基础最佳实践。内容涵盖设备端音频处理、加密云备份、麦克风权限管理和数据隐私控制，确保AI会议记录在最高标准下进行安全处理，适用于企业级部署和数据合规性管理。

Vertex AI 部署助手

vertex-ai-deployer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能自动响应 Vertex AI 部署相关问询，提供部署流水线、模型服务、监控与生产化建议，并生成符合行业标准的代码与配置。

治疗数据共享平台

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

智能科学示意图生成

scientific-schematics

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 Nano Banana 2 联手 Gemini 3.1 Pro Preview，自动迭代生成期刊级科学示意图（神经网络、系统框架、通路等），并按文档类型质量标准判断是否重生成。

Hugging Face模型评估管理

hugging-face-evaluation

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于为Hugging Face模型卡片添加和管理结构化的评估结果。支持从README内容提取现有评估表格，导入外部基准分数，并使用vLLM等高性能后端运行自定义模型评估，确保模型元数据符合排行榜和行业标准。

自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm

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

该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。

自动研究论文多轮审阅

auto-review-loop-minimax

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

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。

C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

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。

AI规范编写指南

create-specification

github/awesome-copilot

为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板，明确目标、需求、约束、接口与验证标准，便于自动化理解与执行。

PyTorch Geometric 图神经网络库

torch-geometric

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Geometric 是基于 PyTorch 的图神经网络标准库，支持节点、边和图分类，包含 GCN、GAT 等消息传递算法，处理异构图及邻居采样。适用于构建可扩展的 GNN 模型，提供标准数据集和预处理转换功能。

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