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自动加密货币业务拓展智能体

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能包旨在构建专业的AI智能体，实现加密货币代币的自主业务拓展。它涵盖了完整的代币尽职调查流程：包括跨链数据发现、基于多维度的100分加权评分系统、通过钱包取证分析进行安全审计，以及设计了包含人工审核环节的BD流程，适用于需要自动化完成市场拓展和尽职调查的场景。

LLM 评估框架

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag 等 60+ 学术基准测试的标准化评估流程，可用来对 HuggingFace、vLLM 或 API 模型打分、比对性能、跟踪训练进度。

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。

大型语言模型（LLM）实现与训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。

专业级联智能体构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于创建和配置专业化的级联智能体，使其适应特定领域或任务需求。用户可以通过定义系统提示、集成专业知识和设置精确的激活触发器，构建出具有高度定制化和聚焦能力的AI智能体，实现领域特定的自动化工作流。

Hugging Face论文发布与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

适用于AI研究人员和工程师，用于在Hugging Face Hub上发布、索引和管理学术论文。该工具支持自动从arXiv导入论文，将论文与模型/数据集关联，声明作者身份，并生成专业的Markdown格式研究文章，从而简化了整个科学出版流程。

乔治·辛顿深层学习专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。

学术论文检索与下载

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

该工具可用于检索、下载和总结来自 arXiv 的学术论文。用户可以通过关键词或论文 ID 进行搜索，获取论文的详细元数据、下载PDF文件，并获得结构化的摘要和关键贡献点，是学术研究和文献综述的强大辅助工具。

自动学术论文改进循环

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

该技能能通过多轮AI专家评审，自主迭代改进生成的学术论文。它模拟了专业的润色流程：AI评审（GPT-5.4）→ 结构和理论缺陷修复 → 重新编译。适用于初稿完成后的论文润色，旨在提高文章的学术连贯性、表达的专业度，以及整体的呈现质量。

自动研究迭代评审循环

auto-review-loop

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

这是一个自动化、多轮次的深度研究评审系统。它模拟顶尖审稿人的流程，利用AI模型（如Codex MCP）持续审查、找出关键缺陷、并指导修正，直至内容达到预设的优秀标准或达到最大迭代次数。适用于需要系统性、高严谨度迭代优化的学术论文或复杂技术文档。

自动研究论文迭代评审

auto-review-loop-llm

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

该技能提供一个自主的、迭代式的研究论文评审循环，模拟了严格的同行评审过程。它利用外部兼容OpenAI的LLM API，对研究内容进行反复打分、批判和弱点识别。该流程将持续迭代改进内容，直到LLM给出积极评估或达到最大轮次限制。非常适用于学术论文撰写、技术文档和复杂提案的深度打磨。

自主研究论文迭代评审

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

该技能模拟了顶级学术会议（如NeurIPS, ICML）的同行评审流程。它通过与外部大模型（MiniMax）进行多轮深度交互，自动对研究论文进行评估、识别关键弱点，并跟踪修改状态，指导用户进行迭代优化，直到研究成果达到可接受的提交标准。

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