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搜索 AI工具，共找到 276 条记录

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自然语言与语言理论期刊指南

natural-language-and-linguistic-theory

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能是为计划向《自然语言与语言理论》(NLLT) 投稿的理论语法或形态学文章作者提供的详细指南。它详细介绍了期刊对稿件的严格要求，核心在于论证的正式分析必须以丰富、具有代表性的跨语言实证数据为坚实基础。使用本工具评估您的稿件是否满足NLLT高标准的严谨性、适用范围和结构要求。

NeurIPS投稿就绪度审核

neurips-submission

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一个为大型AI会议（如NeurIPS）设计的投稿就绪度审核工具。它全面检查论文是否符合年度征稿通知(CFP)、双盲评审要求、格式规范、代码数据处理以及投稿流程中的所有细节，帮助作者避免临近截止日期的致命错误。

OpenViking 经验记忆检索

ov-experience-memory

volcengine/OpenViking

通过 Agent 运行时的搜索与读取工具检索并应用 OpenViking 经验记忆，用于编码、配置、部署等多步骤或工具类任务执行前的参考，提升执行可靠性。

Cirq：量子电路模拟与编程

sickn33/antigravity-awesome-skills

Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架，用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化，并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成，是开发量子算法的理想工具。

PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。

书籍知识结构化转换器

virgiliojr94/book-to-skill

本技能旨在将非结构化的书籍文档（PDF, EPUB, DOCX等）转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要，而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。

临床事件时间轴构建器

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maziyarpanahi/openmed

该工具能够从复杂的临床医疗记录中，提取并整合各种临床事件（如诊断、用药、手术）。它核心功能是进行时间归一化，解决相对时间表达（如“入院后两天”），生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化，可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。

提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。

OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp

maziyarpanahi/openmed

该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。

智能体工作流审计与评分

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。

结构化试验资格筛选与匹配

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maziyarpanahi/openmed

该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。

严谨证明流程编排器

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

这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。

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