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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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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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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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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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评审视角消融实验助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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。
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实验计划部署与自动化执行

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个实验流程的自动化桥接工具。它接收结构化的实验计划，自动生成和实现所需的代码脚本（包括数据加载、模型训练和评估）。它管理从计划到代码、代码到部署的整个复杂流程，并包含跨模型的代码审查机制，确保实验的科学性和可复现性。
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AI研究论文信息提取与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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。
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学术论文回应与申辩流程

rebuttal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个高级工作流，专门用于系统化地准备和维护学术会议投稿的回复（rebuttal）。它能够解析外部评审意见，将复杂的顾虑分解为“问题板”，并帮助用户制定结构化的回应策略。该流程内置了溯源性、承诺度和覆盖率等安全门控机制，确保每一条论述都是基于事实、已批准的且覆盖了所有评审提出的问题，适用于论文提交后的回复阶段。
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学术论文审稿助手

academic-paper-review
bytedance/deer-flow
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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。
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结构化图像生成

image-generation
bytedance/deer-flow
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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。
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对话式播客生成器

podcast-generation
bytedance/deer-flow
96
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。
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