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搜索 设计 ，共找到 134 条记录
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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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端到端科研流水线

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
89
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。
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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
373
这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
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原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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消融实验规划器

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
203
为机器学习论文提交设计系统的消融实验方案。帮助隔离组件贡献、测试超参数并回答审稿人问题。Codex 负责规划实验，CC 负责实施，确保提交前进行严格验证。
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学术论文图表AI生成器

paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
62
专业的学术论文图表生成工具。它采用多阶段、迭代式的流程，利用AI模型（如Gemini和Claude）来解析请求、优化复杂的架构布局、检查学术规范（如CVPR/NeurIPS风格），最终生成达到出版级别的高质量插图和流程图，专为科研人员设计。
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AI图像生成与编辑工具

nano-banana-pro-openrouter
github/awesome-copilot
188
该工具利用OpenRouter和Gemini 3 Pro Image模型，提供强大的图像创作能力。支持纯文本提示生成、对现有图像进行精细编辑，以及多图元素合成。用户可自定义分辨率（最高4K），适用于专业设计和创意工作流，实现从概念到高质量图像的完整流程。
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基于文件的AI代理规划

planning-with-files-ar
OthmanAdi/planning-with-files
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为多步骤AI代理设计的持续文件化规划系统。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md文件以保持跨会话的规划上下文。包含会话恢复和重放功能，适用于项目规划工作流。不执行声明的Markdown命令。用于需要5次以上工具调用的研究或工作。
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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
426
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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AI智能体自进化引擎

capability-evolver
EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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