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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

论文自动优化循环

auto-paper-improvement-loop

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

该技能用于自动化优化和润色学术论文。它模拟了多轮的专家审阅过程，通过“审阅 $\rightarrow$ 修复 $\rightarrow$ 重编译”的循环，利用大型语言模型（LLM）提升论文的结构一致性、表述专业度，并解决理论瑕疵。支持通过参考论文和编辑白名单进行精细化控制。

数学奥林匹克解题器

anthropics/claude-plugins-official

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。

AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

LangGraph子图与复杂系统构建

langchain-langgraph-subgraphs

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能深入讲解LangGraph的子图（Subgraph）和组合机制，用于构建复杂的多智能体系统，如规划器-执行器或分层团队。内容重点解决了子图间共享状态的传递（P21）和回调函数作用域（P28）等关键陷阱。学习如何通过显式定义状态合同和掌握Send、Command等高级模式，构建可靠、可隔离的复杂工作流。

通用研究知识结构化编译器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。

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