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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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自主研究论文迭代评审

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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机器人课题探索全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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全流程研究管道：从想法到投稿

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

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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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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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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