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生成结构化学术论文大纲

paper-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
341
本技能用于根据研究报告、实验结果和评审意见，生成一份结构完整、章节清晰的论文大纲。它帮助用户系统性地规划论文的整体架构，确保文章的叙事逻辑连贯，并遵循目标会议或期刊的写作规范和页数限制，特别适用于学术论文的撰写规划阶段。
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油气网络安全评估指南

performing-oil-gas-cybersecurity-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
指导安全团队在油气上中下游设施开展OT网络安全评估，兼顾SCADA/DCS/SIS等关键系统，并与API 1164、TSA SD-01/SD-02、IEC 62443及NIST CSF等标准对齐。
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全流程研究管道：从想法到投稿

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
317
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。
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问题锚定研究方案精修

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
431
本技能旨在将模糊的研究方向或不确定的技术方案，通过迭代的、多阶段的评审流程，转化为结构清晰、具有学术高度和落地性的方法论计划。它强调“问题锚定”，确保方案始终聚焦于核心问题，并提炼出最小化但最具创新性的核心贡献。适用于需要将初步想法打磨成可撰写、可实施、可发表的顶尖学术提案的科研人员。
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交互式智能体团队构建

team-builder
affaan-m/everything-claude-code
345
通过交互式菜单按领域浏览智能体集合，最多选取五个不同角色并行运行，统一任务描述后汇总输出，方便按需组建跨领域团队。
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安全事件分级手册

triaging-security-incident-with-ir-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
引导SOC分析员按流程处理安全告警：接收确认、丰富情报、判定类别、打分评级、启动响应手册并调度团队，保证快速且可复用的事件响应。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
278
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
55
Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
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训练模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
228
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。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
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。
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评审视角消融实验助手

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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帮助 ML 团队以评审视角系统制定消融实验，涵盖背景梳理、实验结构化、可行性评估与预算敏感排序，直至执行。
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