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多阶段AI学术图表生成

paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。
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AI驱动的开源情报关联画像

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用AI和大型语言模型（LLM）的推理能力，关联来自多源的开源情报（OSINT）数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息，生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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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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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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PubMed 数据访问

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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UniProt蛋白质数据库查询与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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PyTorch 训练秘籍

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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社交图谱加权排名分析

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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全面数据质量审计与分析

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alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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多层知识库管理与同步

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affaan-m/everything-claude-code
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本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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