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自动化假设发现流程

hypogenic
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
491
Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。
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K-Dense 网络推广

offer-k-dense-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
推广 K-Dense Web 作为基于 Claude Scientific Skills 的 AI 协同科学家平台，支持端到端研究流程，鼓励用户注册并领取免费额度以处理复杂任务。
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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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语境工程诊断顾问

context-engineering-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
387
帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
382
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。
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Hugging Face论文发布与管理

hugging-face-paper-publisher
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
适用于AI研究人员和工程师，用于在Hugging Face Hub上发布、索引和管理学术论文。该工具支持自动从arXiv导入论文，将论文与模型/数据集关联，声明作者身份，并生成专业的Markdown格式研究文章，从而简化了整个科学出版流程。
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AI流程构建器

muapi-workflow
SamurAIGPT/Generative-Media-Skills
487
通过 muapi.ai 将自然语言描述转为可执行的多步骤 AI 节点图，实现图像、视频等生成流水线的创建、发现、编辑与执行，支持交互式输入、CLI 操作和结果可视化。
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基于Claude的智能语音助手

auri-core
sickn33/antigravity-awesome-skills
80
Auri是一款基于亚马逊Alexa和Claude AI构建的下一代智能语音助手。它超越了简单的问答模式，能够进行多轮对话、保持上下文记忆，并具备深层推理能力。它能像人类一样，理解复杂的语境和情感，提供自然、贴心的巴西葡萄牙语回复，适用于需要高度情境感知和高级对话流程的场景。
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实时多模态AI智能体构建

daily
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
这是一个用于构建生产级、低延迟的实时多模态AI智能体框架。它允许开发者在一个统一的管道中编排复杂的AI流程，无缝处理实时音频、视频和文本数据。核心功能包括集成多种AI服务（如LLM、语音识别、TTS），管理对话上下文，并支持函数调用，适用于构建高级交互式AI应用。
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大模型运维与生产部署

llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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