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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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学术文献综述分析师

research-lit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的学术研究助手，用于进行全面的文献综述。它可以从多个来源（本地PDF、Zotero、Obsidian、网络和专业学术数据库）检索、分析和整合研究论文。当您需要了解某个主题的知识脉络、相关工作或核心概念时，使用此工具。
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专家级研究深度评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
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用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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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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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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机器学习消融实验设计

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于系统性规划和设计学术研究所需的消融实验。它模拟了严谨的机器学习审稿人视角，帮助用户科学地隔离每一个新组件的贡献度，测试关键超参数的敏感性，从而构建一套完整的实验方案，最大化研究结果的学术价值。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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