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搜索端到端，共找到 21 条记录

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端到端科研流水线

research-pipeline

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

完整的端到端科研自动化工作流：从研究方向出发，自动完成想法发现、实验设计、评审迭代与论文写作，最终生成可投稿的论文PDF。适用于需要从零开始自主完成人工智能科研并形成投稿成果的场景，支持断点续跑与多重评审把关。

自动化GDPR数据主体访问权处理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。

持续主动责任督促

这是一个以日本企业“詰め”文化为基础的技能，督促助手在失败后不断尝试不同思路、查阅原典、验证前提，主动扩展检查范围、拾遗补缺，确保交付的结果经过端到端的验证与反省。

Abridge医疗AI持续集成

abridge-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行，重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描（确保HIPAA合规性）以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。

环境式临床文档自动化

abridge-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音，进行实时语音转录，利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录（如SOAP、病史记录）。此外，还能自动生成诊断和操作编码（ICD-10, CPT），并将结构化数据直接推送到电子病历系统，大幅减少人工录入时间。

AI短剧生成与制作流程

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opensquilla/opensquilla

当用户要求生成短剧时，本技能启动端到端的工作流。它首先根据主题生成详细的逐镜头脚本，并在媒体生成前暂停，等待用户进行审核和调整。确认后，系统将生成统一的角色身份和场景图，渲染出角色和场景一致的视频片段，最终输出包含字幕、片头片尾和完整脚本的短片。

推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。

Scikit-learn Python机器学习库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。

SWE-bench 智能体代码基准测试

opensquilla/opensquilla

该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体，对复杂的真实世界软件工程基准（SWE-bench）进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试，或评估已生成补丁是否能真正解决问题，模拟完整的开发-测试流程。

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