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研究点子头脑风暴工具

brainstorming-research-ideas

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过十套结构化的创意框架引导研究者，从模糊好奇到具体可行的研究建议，适用于探索新问题、项目转型或寻找高价值切入点。

Gemini 深度研究工具

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通过 Gemini API 自动规划、检索、阅读，并整合多源信息为 Markdown 或 JSON 报告，支持进度流、持续跟踪、状态查询等，可用于市场调研、技术文献回顾和尽职调查。

网络研究、内容提取与AI问答

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个高级工作流，用于深度网络研究和知识提取。它具备三大核心能力：一是通过URL发现语义相似的页面；二是非搜索式地获取已知URL的详细内容、高亮和摘要；三是利用AI技术根据网络信息生成带有来源引用的答案。适用于学术研究、市场调研和内容自动化处理。

Loki 模式自治系统

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Loki Mode 是一个多智能体自治运行系统，将产品需求驱动的流程自动推进至生产环境，结合 OpenAI SDK、DeepMind、Anthropic、AWS Bedrock 等研究能力，遵循 RARV 循环与效率指标来 orchestrate 任务。

顶级 AI 会议论文撰写

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。

极简GPT模型训练与学习系统

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nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。

AI驱动的研究架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。

PyTorch模型因果干预

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

SLIME 强化训练框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。

稀疏自编码器：模型可解释性分析

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。

自主AI智能体发现与研究指南

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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。

Denario科研流程助手

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Denario通过多智能体协作，自动化科研流程，从数据洞察、方法构建到计算实验和LaTeX论文生成，全程支撑研究交付。

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