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模拟Yann LeCun AI专家

yann-lecun
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个高级角色扮演技能，模拟了卷积神经网络（CNN）的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史，或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平，提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。
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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法

yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
403
该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念，以及驱动主流AI公司（如Meta、OpenAI、Google）的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比，将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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arXiv论文检索工具

arxiv-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
356
利用 arXiv Atom API 检索预印本，支持关键词/作者/类别/ID 查询、筛选、PDF 下载，并返回结构化 JSON，便于 AI/ML 文献收集与追踪。
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区域平台搜索优化

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zubair-trabzada/geo-seo-claude
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针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 Bing Copilot 等 AI 搜索平台，提供逐平台审核、评分与优化方案，明确差距及行动要点。
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自动化多轮深度评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
137
这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器（如Codex或人工），根据反馈自动实现修改，并进行下一轮评审，直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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具身智能想法发掘管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向，通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段，提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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利用eBPF实现运行时安全监控

implementing-runtime-security-with-tetragon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Tetragon是Cilium旗下的CNCF项目，利用eBPF技术在Kubernetes集群中提供内核级别的运行时安全监控和策略执行能力。它可以监控进程生命周期、文件访问和网络连接，以极低的性能开销，实现对容器逃逸、未经授权访问等威胁的实时检测和防御。
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严谨证明助手

proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
420
针对 ML/AI 理论命题，提取陈述、假设和草稿，生成完整的依赖映射与证明文档或阻断报告，确保每步严格论证再写入 PROOF_PACKAGE.md。
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端到端研究全生命周期管理

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全自动化的研究流程管线，覆盖了从研究方向探索、文献调研、实验设计、跨模型评审到最终撰写论文的完整生命周期。它能够自主执行整个科研流程，支持中断恢复和高度定制化的参数设置。适用于需要将一个初步想法打磨成高质量学术论文的科研人员。
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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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消融实验系统规划器

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具用于系统化规划机器学习研究论文中的消融实验。它模拟同行评审的视角，帮助用户设计实验，以隔离模型中每个组件的贡献，并回答审稿人最可能提出的关键问题。整个流程覆盖了从设计、到可行性评估、再到运行的全周期。
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