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Anthropic API调试证据收集
clade-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
103
本工具旨在帮助开发者收集在使用Anthropic API(Claude)时遇到的持久性问题或API错误的全部证据。它能够自动采集关键信息,包括请求ID、完整的错误负载、状态码和可复现的cURL命令,确保用户提交给支持团队的工单内容专业且完整。
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大模型链评估与回归测试
langchain-eval-harness
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
387
本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化,以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。
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SalesLoft API 调试工具包
salesloft-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
这是一个用于收集 SalesLoft API 关键诊断证据的综合性 Bash 脚本。它能够检查认证状态、当前的速率限制信息以及核心 API 端点的健康状况。当遇到持续的 API 连接、限速或授权问题时,该工具包可帮助用户快速生成详细、可复现的工单支持资料。
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本地搜索API模拟与开发环境设置
serpapi-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
484
本工具旨在为搜索API(如SerpApi)提供本地开发环境。通过将真实的搜索结果记录为“固定数据”(fixtures),开发者可以在不调用实际API的情况下进行单元测试和功能开发,极大地节省了API使用成本,确保开发流程的可靠性和可复现性。
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跨领域科研文献检索
ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能,确保研究结果的可靠性。
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论文写作模拟实验生成器
paper-experiment-stub
opensquilla/opensquilla
470
这是一个为论文写作演示设计的模拟实验生成器。它接收一个主题短语,并确定性地生成一个包含基线和生成结果的20行CSV文件。这确保了演示结果的稳定性和可复现性,但不能用于真实科学数据。
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Python堆栈回溯分析探针
stack-trace-python-probe
opensquilla/opensquilla
184
该工具是用于深度分析Python堆栈回溯的内部辅助程序。它能够执行Python特定的根因检查,提供使用pytest的最小可复现示例指引,并精准定位需要进行防御性编程(如类型校验或异常包装)的目标区域,适用于高级调试场景。
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运行DeepSWE编程代理基准测试
run-deep-swe
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
用于对大型语言模型(LLM)进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试,使用OpenRouter和mini-swe-agent,对113个任务进行评测,生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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浏览器会话轨迹重放与测试
browser-replay
ruvnet/ruflo
355
该功能用于重放记录的浏览器会话轨迹,确保测试流程的确定性和可复现性。它主要用于回归测试和Bug重现,特别是在UI发生变化(DOM漂移)时。系统能够利用选择器嵌入相似性机制进行智能恢复和重试,确保测试的鲁棒性。
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空间数据溯源与伦理报告
aaag-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
405
本指南用于撰写涉及空间数据的学术研究稿件。它详细介绍了数据溯源、投影、处理流程的完整记录,并强调了地理隐私保护和人类受试者伦理(IRB/知情同意)等关键伦理标准。帮助用户确保研究成果具备最高的科学性和可复现性。
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顶会AI实验设计与审计指南
aaai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套完整的AI实验设计和审计流程,适用于顶级AI会议投稿。它指导研究人员如何构建强有力的实验证据,涵盖基线对比、消融实验、鲁棒性测试、统计分析和可复现性报告。使用此流程确保所有AI贡献都得到充分、严谨的实证支持,提升论文的科学可信度和可解释性。
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AI论文可复现性审核指南
aaai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
386
本指南帮助研究人员提高AI学术论文的实验可复现性,适用于投稿至顶级AI会议(如AAAI)。它指导作者建立“主张-证据”对照表,详细记录模型参数、随机种子、计算成本和数据集许可,确保研究的严谨性和可验证性。
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