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实验计划至代码实现部署

experiment-bridge

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

该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。

标注数据管理工具

annotation-data

SharpAI/DeepCamera

本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。

代币使用量和节省量追踪器

JuliusBrussee/caveman

本技能用于实时显示当前会话的实际代币使用量和预估成本节省额。它直接从会话日志读取数据，无需模型进行估算，确保了指标的客观性和准确性。用户通过触发`/caveman-stats`即可查看实时的性能和成本使用数据。

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