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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
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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自动多轮研究深度评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
415
该技能实现了一种自主迭代的研究评审流程，用于模拟持续的学术或产品改进。它通过外部模型（Codex MCP）重复提交工作进行评审，应用建议的修复，并进行再评审，直到获得积极评估或达到最大轮次。系统支持状态持久化和不同难度级别，确保了流程的健壮性和自纠正能力。
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自动研究论文迭代评审

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
386
该技能提供一个自主的、迭代式的研究论文评审循环，模拟了严格的同行评审过程。它利用外部兼容OpenAI的LLM API，对研究内容进行反复打分、批判和弱点识别。该流程将持续迭代改进内容，直到LLM给出积极评估或达到最大轮次限制。非常适用于学术论文撰写、技术文档和复杂提案的深度打磨。
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自主研究论文迭代评审

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
215
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。
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AI商业邮件入侵检测

detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
采用 AI+NLP 分析写作风格、行为、意图，建立基线并训练变换器模型，配合响应流程，识别传统规则难以捕捉的商业邮件入侵欺骗攻击。
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实验设计与流程规划

experiment-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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研究课题生成与定位

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
240
该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。
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机器人课题探索全流程

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
236
这是一个专业的机器人想法发现工作流，包含文献调研、新颖性检查和批判性回顾等多个阶段。它帮助用户将一个宽泛的机器人方向，系统性地转化为具备可验证性、可仿真化和明确基准测试的创新项目点子，适用于前沿课题研究和项目孵化。
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Shodan IP信誉分析

performing-ip-reputation-analysis-with-shodan
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
399
使用 Shodan 和 InternetDB API，通过 Python 丰富 IP 信息、列举端口与服务、收集 CVE，并计算信誉评分，辅助威胁响应与安全运营流程。
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全流程研究管道：从想法到投稿

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
317
这是一个端到端、全自动化的研究工作流，旨在将用户从最初的概念阶段带到最终的学术论文定稿。它系统性地完成了从想法发现、文献调研、代码实现、实验部署、自动评审循环到撰写论文的全过程，确保研究的完整性和可重复性。
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科研提纲精炼与实验规划管线

research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
229
本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法，一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦，确定核心论点；随后基于此提纲，自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结，确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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