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共 1713 个技能
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研究细化与实验规划

research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
473
该技能执行端到端工作流，结合研究细化与实验规划。它将模糊的研究方向转化为聚焦的最终方案和详细实验路线图。串联研究细化与实验计划，生成方法论文、评审历史和验证计划。适用于需要同时生成方法论和实验验证的学术研究场景。
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智能研究评审助手

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
424
该技能利用外部 AI 模型（如 Codex、Gemini 或 Claude）对研究工作提供深度批判性评审。它收集项目上下文，识别逻辑漏洞，并对方法论和结果提供对抗性反馈。适用于学术论文、实验验证及研究思路优化，支持多轮推理。
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多智能体并行协作

agenthub
alirezarezvani/claude-skills
248
启动 N 个并行 AI 子智能体，在隔离的 git worktree 中竞争完成同一任务；协调器负责派发、监控、按指标或大模型评审排名，并合并最优分支。适用于代码优化、内容变体、重构与方案探索等需要多路并行竞争的场景。
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AgentHub 消息板

board
alirezarezvani/claude-skills
171
读取、发布和浏览 AgentHub 的 Markdown 消息板，让多个智能体通过 dispatch、progress、results 等频道共享任务分配、进度更新与最终结果。
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智能体结果评估与排名

eval
alirezarezvani/claude-skills
195
该技能用于评估和排名 AgentHub 会话中的智能体结果。支持基于指标的命令评估、LLM 裁判（比较差异、正确性、质量）或混合模式。帮助用户比较已完成智能体，选出优胜者，并为合并最佳结果做准备。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
197
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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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
474
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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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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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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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深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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