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自主研究论文迭代评审

auto-review-loop-minimax

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。

全流程研究管道：从想法到投稿

research-pipeline

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

这是一个端到端、全自动化的研究工作流，旨在将用户从最初的概念阶段带到最终的学术论文定稿。它系统性地完成了从想法发现、文献调研、代码实现、实验部署、自动评审循环到撰写论文的全过程，确保研究的完整性和可重复性。

PyTorch训练模式指南

pytorch-patterns

affaan-m/everything-claude-code

提供 PyTorch 编程惯用法，涵盖设备无关代码、可复现设置、模型结构、训练与验证循环及数据管道，帮助构建稳健高效的深度学习项目。

智能体自查调试流程

agent-introspection-debugging

affaan-m/everything-claude-code

用于智能体自我排查运行失败的流程，通过采集错误状态、匹配故障模式、落实安全恢复并整理报告，避免重复调用或语境偏移。

智能体评估与迭代优化模式

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

Anthropic工具使用与智能体工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南深入讲解Anthropic的工具使用（函数调用）和智能体工作流。它指导用户如何使用JSON Schema定义工具，执行工具调用，并构建复杂的、循环式的智能体流程，从而实现高级的AI自动化应用和功能调用。

Cohere工具调用与多步智能体构建

cohere-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南展示如何利用Cohere的聊天API构建复杂的、多步骤的AI智能体。它涵盖了定义外部工具（如天气查询、数据库搜索）的方法，并实现了完整的工具调用循环：模型决定调用 -> 执行工具 -> 将结果反馈给模型 -> 获得最终答案。适用于构建自主、可执行的业务流程。

LangGraph深度智能体：规划与反思

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于构建复杂、长期运行的AI智能体框架。它专门解决高级代理设计中的核心痛点，包括状态存储的无限增长（虚拟文件系统清理）和子智能体的角色混淆问题。适用于需要多步骤规划、任务委派和通过反思机制进行自我修正的复杂业务场景。

LangGraph人机循环审批流程

langchain-langgraph-human-in-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于在复杂的LangGraph工作流中集成人工审核环节。它允许流程在执行关键、不可逆的操作（如发送邮件或调用工具）前暂停，等待用户通过Web UI或Slack进行人工批准。本技能解决了流程中断时的状态序列化、恢复机制，确保了工作流的安全性、可控性与数据完整性。

Runway AI视频生成开发流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了RunwayML的开发循环支持，用于创意人工智能和视频生成。用户可以通过使用Python SDK，编写代码实现从文本或图像到高保真视频的生成。适用于本地开发环境，支持复杂的视频制作、编辑和媒体生成工作流。

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