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自主实验循环调度器

alirezarezvani/claude-skills

用于启动自动化、周期性的深度实验研究循环。用户只需指定目标实验和运行间隔（如每小时、每日、每周）。该技能利用定时任务（Cron）实现持续研究，自动进行迭代优化、指标评估和结果提交，直到用户手动停止。

利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。

自主深度研究与报告生成

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。

Grammarly文档数据处理管线

grammarly-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于处理大型文档的完整数据管道，专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题，通过智能文本分块（Chunking）将文本分割为可处理的小块，然后对每一块进行评分，最后汇总所有关键指标（如正确性、清晰度、语气等），生成全面的报告。

AEJ期刊投稿回复与修改计划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指南专为回复《美国经济学期刊：应用经济学》（AEJ: Applied）的修改或有条件录用决定而设计。它帮助作者撰写结构严谨、论点清晰的回复信和修改计划。核心重点在于识别和解决编辑指出的关键问题（如模型识别性和稳健性），遵循“致谢-分点回复-证据支持”的结构，避免过于防御性的论述，确保修改具备学术说服力。

数据挖掘会议投稿流程规划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一个用于数据挖掘研究项目的全周期管理工具。它详细规划了从选题确定、实验设计、撰写、到最终会议投稿展示的所有关键里程碑。帮助用户根据会议的最终截止日期倒推时间线，重点关注无反驳、短论文和10页篇幅等独特要求，确保学术项目流程的完整性和可操作性。

JFI论文回复策略

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为投稿至JFI等顶级金融学期刊的作者，提供了撰写“修改与回复”（R&R）信函的专业框架。内容涵盖如何结构化回复审稿人意见、如何解决识别挑战（实证与理论），以及在单盲评审环境下保持专业、证据驱动的语气，确保稿件的成功修改。

KDD学术会议投稿全流程规划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为KDD学术会议的项目管理蓝图，专门应对其独特的年度双周期结构。它详细规划了从周期选择、里程碑跟踪、处理“再提交”循环，到抽象到最终定稿的证据准备时间线。适用于复杂、多阶段的数据科学研究课题。

模式识别与人工智能投稿全流程指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能是作者投稿给《模式识别与人工智能》期刊的“总控台”。它将从选题定位、论文撰写、实验设计、可复现性保障到投稿、经历专家外审和多次修改，整个学术投稿全生命周期拆解为可执行的阶段清单和关键里程碑。它指导作者掌握复杂的同行评审流程，确保论文从初稿到定稿，每一步都规范到位，避免遗漏关键环节。

学术会议投稿周期规划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为研究人员提供了一份完整的AI/NLP学术会议投稿年历规划。它详尽描述了从摘要撰写到最终会议的年度关键里程碑，涵盖了短论文、演示展示等多种投稿路径，帮助用户系统化管理研究项目的进度和时间安排。

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