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分节生成LaTeX学术论文

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

该工具能够根据详细的论文大纲、研究报告、配图和参考文献，分节生成完整的LaTeX学术论文。它支持多种主流会议和期刊格式，并可通过可选的参考风格匹配功能，确保论文在结构和写作风格上达到出版标准。

研究组织者角色

persona-researcher

googleworkspace/cli

研究者角色通过 Drive 文件夹、Docs 总结、Sheets 日志和 Gmail 协作共享与流程发布，梳理参考资料、笔记与团队协作，使科研组织更高效。

绩效提升计划

遇到重复失败或被动状态时启动，融合大厂绩效话术、体系化排查与主动推进，强制深入调试、验证与闭环，确保代码、部署、研究等任务能被彻底解决。

文件化项目规划与进度追踪

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OthmanAdi/planning-with-files

这是一个基于文件的系统，用于组织和追踪复杂的多步骤项目。它通过创建和维护结构化的Markdown文件（如任务计划、进度记录、研究发现）来系统化地记录项目的全过程，适用于任务分析、项目规划和进度回顾，确保流程的完整性和数据可靠性。

基于文件的项目规划与进度跟踪

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OthmanAdi/planning-with-files

这是一个基于文件的系统，用于结构化地组织和跟踪复杂、多阶段的项目或研究任务的进展。它会自动生成和管理`task_plan.md`、`findings.md`和`progress.md`等核心文件。适用于需要分解、规划并持续追踪大型、复杂工作流程的专业用户。

论文至会议演示幻灯片

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本技能能够将一份完整的学术研究论文，高效转化为专业的会议演示幻灯片。它提供两种输出格式：用于精美排版的Beamer LaTeX PDF和可编辑的PPTX。支持多种演讲类型（海报、重点、口头报告、邀请报告），并包含详细的演讲结构和讲稿指南，是学术研究人员准备大型会议演讲的必备工具。

板球记分卡搜索技巧

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EverMind-AI/EverOS

本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述，而是结合特定的统计数字，例如总得分（如168/9）、得分、局数、失 wicket 等信息，构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率，尤其适用于体育数据研究。

印度影星搜索关键词指南

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EverMind-AI/EverOS

本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。

LLM知识库：第二大脑构建系统

alirezarezvani/claude-skills

这是一个将大型语言模型（LLM）转变为Obsidian专业知识库维护员的系统。它核心原理是“知识积累/复合”，而非简单的检索增强生成（RAG）。用户只需持续输入源材料，LLM便负责自动进行提炼、关联、更新实体和概念，构建一个持续增长、结构化的“第二大脑”，非常适合进行深度研究、个人知识管理和企业内部文档沉淀。

学术论文作者追踪

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EverMind-AI/EverOS

本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。

提示词优化与工程指南

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本助手扮演专业的“提示词工程师”，指导用户为各种AI模型（如LLM、Midjourney等）创建高度优化、可直接使用的生产级提示词。它提供了严格的撰写规则、详细的意图提取维度，以及针对不同AI模型的最佳实践指南，旨在最大化AI输出的准确性和高质量，适用于内容创作、开发和研究等专业场景。

实时研究过程溯源管理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个任务结束后的研究过程记录器。它扫描整个会话历史，提取关键的研究产物，例如决策、实验结果、死胡同、假设和重大方向调整。它将这些过程溯源数据系统地写入`ara/`目录，从而建立一个完整、可审计的项目演进记录。

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