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严谨证明助手

proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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研究方案精炼与优化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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当用户拥有一个初步的研究方向，但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程，将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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外部研究批判性评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在模拟顶会（如NeurIPS/ICML）资深审稿人的视角，为研究提案、论文或实验结果提供多轮次、深度批判性的评审。它能帮助用户识别研究中的逻辑漏洞、缺失的实验验证以及叙述上的弱点，实现技术工作的迭代和完善。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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使用Trivy扫描容器镜像

scanning-docker-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Trivy是一款全面的开源漏洞扫描器，可用于检测容器镜像中的漏洞、配置错误、敏感信息和许可证违规。它支持集成到CI/CD流水线中，为安全评估和合规性测试提供支持。
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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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上下文预算与LLM优化

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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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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PyTorch深度学习模式指南

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affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI模型行为透视检测

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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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