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深度研究批判评审系统

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在为学术研究项目提供多轮、高深度的批判性评审，模拟顶级学术会议（如NeurIPS/ICML）的评审流程。它能帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、提出缺失实验设计，并完善研究的核心论点，从而最大化论文被接受的可能性。
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机构级股票研究分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
360
本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。
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实验结果与结论验证

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具用于系统性地评估完整的实验数据和指标，判断这些结果是否支持预设的研究假设或结论。它整合了来自W&B、日志等多个来源的数据，并调用AI模型进行客观判断，生成结构化的评估报告。这确保了研究结论的严谨性，指导研究人员决定是确认结论、收窄范围，还是设计补充实验。
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金融市场数据API接入

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供连接Alpha Vantage的金融市场数据API，可获取超过20年的全球金融数据。涵盖股票、外汇、加密货币、大宗商品、经济指标和技术指标等，适用于进行量化研究、市场趋势分析和构建金融仪表盘。
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元级优化：工作流与系统自检

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
287
该技能旨在分析ARIS系统积累的运行日志，找出工作流（Harness）的系统性缺陷。它能提出针对技能提示词、默认参数、流程顺序等方面的结构性优化补丁，从而提升整个研究流程的效率和健壮性，而非修改最终的研究产出。
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证据驱动的深度研究工作流

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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研究知识持久化知识库

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
该工具是面向整个科研生命周期的持久化、结构化知识库。它能够积累并关联所有核心研究实体（包括论文、想法、实验和可验证的科学假设），构建出完整的知识图谱。它确保知识是积累和可查询的，避免了单次查阅后的知识遗忘，是科研项目的核心知识管理系统。
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学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。
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Paperzilla：学术论文与研究推荐助手

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Paperzilla是一个强大的学术研究助手，用于与精选的学术项目、推荐论文和核心论文进行交互。它支持用户查询最新项目推荐，以Markdown格式总结核心论文内容，并导出项目动态，是进行系统性学术研究和数据分析的理想工具。
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生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。
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足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
212
本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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