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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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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
141
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
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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
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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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AI代理自主支付与消费控制

agent-payment-x402
affaan-m/everything-claude-code
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该技能允许AI代理通过x402支付协议自主处理支付，用于为外部API、服务或其他代理结算费用。它内置了严格的消费控制机制，强制执行每任务/每会话预算，并通过非托管钱包（ERC-4337）管理资金，彻底消除资金托管和支出失控的风险，确保支出可控且安全。
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LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
273
基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。
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龙虾人格锻造

openclaw-persona-forge
affaan-m/everything-claude-code
276
为 OpenClaw 龙虾 AI 角色从零锻造完整人格方案，涵盖身份张力、底线规则、命名与头像提示词，并支持抽卡灵感生成，适合创建有灵魂的角色化 Agent。
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