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自主AI智能体发现与研究指南

agentfolio
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
本工具是自主AI智能体、框架和工具的聚合目录。它帮助用户全面了解当前AI领域的能力图谱，通过使用场景搜索，对比不同智能体的核心能力、部署模式和集成方式，从而指导用户决定是集成现有方案还是从零开始构建。
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OpenClaw 安装指导

openclaw-setup
iOfficeAI/AionUi
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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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ESM 蛋白质建模工具集

esm
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型，支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入，可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。
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Modal 云端GPU平台

modal
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
156
Modal 提供云端无服务器 Python 运行环境，按需调度 GPU、持久卷、Web 接口等，方便部署模型、推理服务和批处理作业，不用写 Dockerfile。
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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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大型语言模型提示词优化指南

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能提供了一套完整的提示词工程优化流程，用于提高所有大型语言模型（LLM）的输出质量和稳定性。它系统性地指导用户如何通过定义角色、设定情境、限制约束、提供指令和输出模板等方式，将模糊的输入转化为精确的指令。用户可以可靠地实现结构化JSON输出、部署思维链推理，有效降低模型幻觉风险，同时优化Token消耗，确保输出结果始终高质量、高一致性。
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Hugging Face TRL 训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在云 GPU 上执行 TRL（SFT/DPO/GRPO）训练，自动存储至 Hub，并支持 GGUF 导出，无需本地环境部署。
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大模型运维与生产部署

llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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物理入侵评估及红队测试

performing-physical-intrusion-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了全面的物理安全渗透测试技术，是红队演习的关键环节。涵盖了尾随进入、门禁卡克隆（RFID）、锁具绕过以及部署恶意网络设备（如WiFi Pineapple）。提供了实用的工具箱和MITRE ATT&CK映射，用于评估组织的物理和数字安全控制薄弱点。
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运行多平台机器学习实验

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