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OpenClaw 安装指导
openclaw-setup
iOfficeAI/AionUi
54
指导安装、部署、配置和使用 OpenClaw 个人 AI 助手,包括运行诊断、配置 Gateway 和渠道、创建 Agent、设置自动化任务以及故障排查的常用命令与流程。
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Denario科研流程助手
denario
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
201
Denario通过多智能体协作,自动化科研流程,从数据洞察、方法构建到计算实验和LaTeX论文生成,全程支撑研究交付。
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自动化假设发现流程
hypogenic
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
491
Hypogenic 结合文献与数据,利用大模型自动生成与检验假设,适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究,加速科研发现。
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开放笔记本研究中心
open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台,可替代NotebookLM,支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成,还提供REST API便于自动化。
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智能体AI邮箱基础设施
agentmail
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
专为AI智能体设计的邮件基础设施平台。通过REST API提供完整的邮箱服务,包括创建可用的虚拟邮箱、发送和接收邮件、处理外部服务的验证码,以及设置实时的入站Webhook。该系统内置信誉(Karma)机制,确保通信的高可靠性和安全性,适用于复杂的自动化工作流。
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Claude代码专家命令行工具
claude-code-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
151
这是一个专业的Claude Code命令行专家系统,专注于开发效率最大化。它通过管理Hooks、持久化上下文(CLAUDE.md)、记忆文件和子代理编排等高级功能,适用于处理复杂的编程任务、调试和高级自动化工作流。
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论文自动优化循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
428
该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制(审阅→修改→重编译),利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性,并增强整体的表达和呈现质量,帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动化多轮深度评审
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
137
这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器(如Codex或人工),根据反馈自动实现修改,并进行下一轮评审,直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动研究评审循环系统
auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程,构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API,循环迭代优化研究内容,直到获得积极的评估,或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环,利用外部大模型(MiniMax API)提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段,直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化,适用于长篇学术工作流。
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自动化IOC防混淆与共享流水线
building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能描述了一个自动化流水线的构建过程,用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标,进行标准化和防混淆处理(如将'http://'转换为'hxxp://'),最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式,并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。
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运行多平台机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境(本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal),并自动执行预检、代码同步(rsync/git)、集成实验跟踪工具(如W&B),最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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