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未来预测激活指南

soft-predict-future

davepoon/buildwithclaude

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。

类型安全的AI代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

领域知识提取工具

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过实时 AI 会话或本地 Ollama 开源模型提取结构化、打分的领域知识，生成可搜索的参考数据集和适配传统机器学习的输出，无需额外 API 密钥。

评审视角消融实验助手

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

帮助 ML 团队以评审视角系统制定消融实验，涵盖背景梳理、实验结构化、可行性评估与预算敏感排序，直至执行。

Hugging Face 论文检索助手

hugging-face-papers

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Hugging Face 论文页或 arXiv 接口获取 Markdown 内容与结构化元数据，收集摘要、作者、投票、关联模型/数据集/Space 等信息，便于快速总结与分析 AI 研究成果。

LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

学术论文审稿助手

academic-paper-review

bytedance/deer-flow

针对论文审稿、研究评估或总结类请求，提供结构化的学术评审分析，涵盖摘要、方法、贡献、文献定位与改进建议，适用于各个研究领域的上传 PDF 或链接资料。

结构化图像生成

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bytedance/deer-flow

通过结构化 JSON 提示和 Python 生成脚本，快速绘制角色、场景或产品，支持风格、构图与参考图的灵活配置，简化自动化出图流程。

对话式播客生成器

podcast-generation

bytedance/deer-flow

将用户文章、报告或文档转化为自然的双主持播客，通过结构化 JSON 剧本并调用内置 TTS 流程生成 MP3 音频和文字稿，适用于中英文内容。

结构化视频生成

video-generation

bytedance/deer-flow

该技能通过构造结构化 JSON 提示并可选引入参考图，再调用指定 Python 脚本生成符合场景、风格与技术要求的高质量视频。

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。

智能体评估与迭代优化模式

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

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