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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
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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AWS Bedrock智能体核心管理

aws-agentic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家，用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择（如运行时、记忆、身份验证等）到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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GEO结构化数据审计

geo-schema
zubair-trabzada/geo-seo-claude
104
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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研究想法生成与评估

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
395
该技能根据用户提供的广泛研究方向，生成并排序可发表的研究想法。通过试点实验和模型审查系统性地验证概念，优化 GPU 效率和新颖性。适用于头脑风暴、学术探索及识别可行的研究路径。
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创意发现全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
434
编排完整的研究创意发现流程，从宽泛方向推进到经过验证并完成小规模测试的创意。串联文献调研、创意生成、新颖性检查、评审与优化等子流程，自动产出排序创意报告、最终提案及实验计划。
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机器人选题发现流程

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
481
整合机器人文献综述、新颖想法生成、新颖性验证与批判性评审，形成端到端的机器人选题流水线。适用于机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人和具身智能领域，从宽泛方向收敛到可基准测试、可证伪、以仿真优先的研究想法。
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研究创意新颖性核查

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于核查研究创意的新颖性。通过提取核心技术主张，搜索学术数据库和预印本，并进行跨模型验证，判断想法是否真正创新或存在重叠。最终提供结构化报告及新颖性裁决（推进、谨慎推进或放弃）。
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严谨数学证明撰写

proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具专注于为机器学习和人工智能理论撰写和验证复杂的数学证明。它能够系统地帮助用户构建定理结构，识别所有显式假设，进行可行性三级筛选，并确保证明中的每一步逻辑推导都具备严格的数学依据。
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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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