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搜索 RAG ，共找到 107 条记录

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多源深度研究助手

affaan-m/everything-claude-code

使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理，交付含出处的研究报告，适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。

自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm

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

该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。

研究方案精炼

research-refine

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

通过多轮 AI 审查，将模糊的研究方向转化为聚焦、简洁、面向实现的研究方案。适用于用户要求细化研究方法、打磨 idea、分解研究问题或生成可投稿的科研规划，帮助去除冗余、锁定核心贡献并提升前沿性。

Hugging Face上训练视觉模型

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

LLM护栏：输入输出安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于为大型语言模型（LLM）应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入（如提示注入、敏感信息）和模型输出（如幻觉、有害内容），确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。

AI驱动的OSINT关联分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能结合AI/LLM推理能力与行业主流OSINT工具（如Sherlock、theHarvester和SpiderFoot），对收集到的来自多个源头的碎片化数据进行深度关联分析。它能够将用户的用户名、邮箱、域名记录、泄露数据库信息等，整合为统一的、带置信度评分的目标情报档案，适用于复杂的身份关联和目标画像构建。

永续自主智能体框架

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affaan-m/everything-claude-code

本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。

跨库数据查询

database-lookup

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口，针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求，查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。

AI图像生成与编辑工具

nano-banana-pro-openrouter

github/awesome-copilot

该工具利用OpenRouter和Gemini 3 Pro Image模型，提供强大的图像创作能力。支持纯文本提示生成、对现有图像进行精细编辑，以及多图元素合成。用户可自定义分辨率（最高4K），适用于专业设计和创意工作流，实现从概念到高质量图像的完整流程。

LLM提示词优化与调试

arize-prompt-optimization

github/awesome-copilot

本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

凤凰评估工具包

github/awesome-copilot

Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer

memodb-io/Acontext

Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。

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