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学术论文图表生成

paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于根据实验数据（如JSON, CSV）自动生成高质量、符合学术规范的图表。它可以创建多种数据可视化图，包括折线图、柱状图、散点图、热图和比较表格，并设置统一的打印风格（如300 DPI，PDF格式）。这极大地简化了科研论文中数据结果部分的图表撰写流程。
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学术文献综述与分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全面的学术研究工具，用于从多个来源（包括本地PDF、Zotero、Obsidian和各大学术API）检索、分析和总结研究论文。当您需要进行文献综述、查找相关工作或深入了解某个学术主题时，可以使用此功能。
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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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AI模型知识结构化提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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股票技术分析与信号生成

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FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标，生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询，进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态，无需手动进行指标计算。
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机构级股票研究分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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学术论文图表与架构生成

academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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X/Twitter帖子结构化阅读器

adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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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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学术期刊论文检索

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。
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交互式训练健康监测

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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