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Rube Web抓取自动化

webscraping-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
327
通过 Rube MCP 使用 Composio 的 Webscraping AI 工具集实现 Web 抓取流程自动化，涵盖连接验证、工具发现、执行模式与模式字段合规等关键步骤。
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Perplexity 智能搜索

perplexity-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型，实时抓取带引用的网页信息，适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询，弥补模型训练数据之外的知识空白。
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智能体AI邮箱基础设施

agentmail
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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GEO结构化数据审计

geo-schema
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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通过检测页面中的 JSON-LD、Microdata 与 RDFa，验证 Schema.org 规范，补全缺失字段并生成可直接使用的 JSON-LD，提升 GEO 实体在 AI 平台的可发现性。
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研究课题创意生成与排名

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具是为科研人员设计的专业级学术助理。用户只需输入一个宽泛的研究方向，系统将自动完成全面的文献调研，绘制知识图谱，识别现有研究的空白点，并生成一套多个具体、可验证、具有高发表潜力的研究课题，并进行排名。
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具身智能想法发掘管线

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向，通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段，提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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外部研究批判性评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在模拟顶会（如NeurIPS/ICML）资深审稿人的视角，为研究提案、论文或实验结果提供多轮次、深度批判性的评审。它能帮助用户识别研究中的逻辑漏洞、缺失的实验验证以及叙述上的弱点，实现技术工作的迭代和完善。
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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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数学奥林匹克解题器

math-olympiad
anthropics/claude-plugins-official
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专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题，先多轮推理优化解法，再用独立的对抗验证器查找漏洞，最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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HuggingFace 视觉模型训炼

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型，自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。
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