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高级视频媒体处理与分析引擎

videodb
affaan-m/everything-claude-code
110
一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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深度学术研究批判性评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
368
本流程提供了一个多轮次、深度的学术研究批判性评审机制。用户可以将研究项目、论文草稿或实验结果提交给模拟的资深机器学习审稿人进行评估。系统能够识别逻辑漏洞、缺失的实验设计和叙事弱点，帮助用户完善论点，提升研究的学术价值。
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学术论文图表与架构生成

academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
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
210
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
353
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

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
168
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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PubMed 数据访问

pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
358
通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。
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元级优化：工作流与系统自检

meta-optimize
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

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
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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数据图表可视化生成

chart-visualization
bytedance/deer-flow
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该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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注释配置与审核队列管理

arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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