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专家级研究深度评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
153
用于获取研究工作（论文、想法或结果）的深度、批判性评审。本技能模拟顶级会议的资深审稿人视角，通过外部后端提供多轮对话机制。它旨在从对抗角度找出逻辑漏洞、缺乏的实验或叙事弱点，帮助用户打磨和提升研究的学术价值。
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数学奥林匹克解题器

math-olympiad
anthropics/claude-plugins-official
200
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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Claude应用构建架构模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
本技能详细介绍了五种基于Claude的应用程序架构模式，包括聊天机器人、RAG检索增强、智能体（Agent）、内容管道和评估机制。它提供了完整的代码示例和决策矩阵，帮助开发者根据项目的需求、成本和复杂度选择最合适的实现方案，实现复杂AI应用构建。
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Anthropic Claude SDK 安装与配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
254
本指南提供了详细的步骤，指导用户如何在 Python 和 Node.js 环境中安装和配置 Anthropic SDK。它详细说明了如何安全地使用环境变量配置API密钥，是所有需要接入Claude模型进行开发项目的必备指南。
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配置Fathom AI API认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
本技能提供了一份关于配置Fathom AI API访问权限的详细指南。它指导用户如何生成API密钥、设置环境配置，并测试API连接，从而确保能够成功调用Fathom的API，获取会议记录、摘要和行动项等关键会议数据。
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Anthropic SDK安装与身份验证指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
本指南提供了关于Anthropic SDK的全面安装和配置流程，支持Python和TypeScript。它详细介绍了如何设置环境API密钥，安全管理认证凭证，并验证与Claude Messages API的连接，是进行任何Claude API集成的必备知识。
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Cohere SDK 安装与认证指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
269
本指南详细介绍了如何在Node.js和Python环境中安装和配置Cohere SDK v2。它涵盖了SDK的安装、设置API密钥的方法，并提供了完整的代码示例，帮助用户完成API连接验证。用户可以学习如何使用Cohere的聊天、嵌入、重排序等功能，快速启动AI项目。
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ElevenLabs API认证与配置

elevenlabs-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
255
本指南详细介绍了如何在Node.js和Python环境中安装并配置ElevenLabs SDK。内容涵盖了如何使用环境变量设置API密钥、初始化客户端连接，并通过列出可用音色等方式进行连接验证。适用于所有需要集成高级文本转语音（TTS）或语音合成功能的开发场景。
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跨模型实验完整性审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
217
该工具用于审计机器学习实验的完整性，通过检查虚假基准、分数标准化欺诈和幽灵结果等常见欺诈模式。它利用外部审核器后端对所有项目工件进行对抗性审查，确保报告的结果是值得信赖且方法学上健全的。
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AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。
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严谨数学证明校验与修复

proof-checker
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
391
该工具提供系统化的数学证明验证服务。它通过对抗性模型审阅，识别证明中的逻辑跳跃、未证假设或分析理论错误（如非法交换极限、非均匀收敛等）。用户可输入证明文件，系统会自动修复漏洞，并生成详细的审计报告，确保理论的严谨性和完整性。
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Together AI成本调优指南

together-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
122
本指南提供一套全面的成本优化方案，用于在使用Together AI的OpenAI兼容API时管理和降低支出。内容涵盖推理（inference）、微调（fine-tuning）和模型部署等多个环节的最佳实践。用户可以学习如何根据需求选择合适的模型规模、利用缓存和批量推理等技术，从而在保证性能的同时，最小化AI运行成本。
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