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自动化假设发现

hypogenic
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
139
通过结合大语言模型的表格数据洞察与文献综述，自动生成并测试假设，适用于欺骗检测、内容分析等领域，让科研人员系统探索、验证多种假设并产出高多样性的研究想法。
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LLM 提示词优化器

llm-prompt-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
将模糊或不稳定的提示词优化为精准指令，使任意大模型都能稳定输出结构化、抗幻觉、节省标记的结果。
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MolyKit AI 聊天组件

molykit
sickn33/antigravity-awesome-skills
290
MolyKit 提供基于 Makepad 的跨平台 AI 聊天界面实践，包含 PlatformSend 异步、BotClient、SSE 流、聊天组件、协议类型及 MCP 支持，方便在原生与 WASM 应用中接入 OpenAI 等大型语言模型。
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EarLLM 安卓构建与维护

earllm-build
sickn33/antigravity-awesome-skills
135
构建与维护 EarLLM One Kotlin/Compose 安卓应用，通过蓝牙耳机采集语音，转译发给大模型并返回 TTS，兼顾 SCO/BLE 音频路径、权限与设备兼容，以及状态流驱动的 UI/服务整合。
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本地大模型部署指南

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
提供本地大模型部署的全流程指引，包括推理引擎、量化格式、模板配置，强调显存计算与隐私保护，助力在有限硬件上安全运行。
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自主评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
430
自动化执行多轮研究审查流程：调用高级模型评审、保留原始反馈、记录并实施修复、持久化状态，直到获得满意评审或达到最大轮次。
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MiniMax 自动审查循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
使用 MiniMax API 实现多个循环的自主研究审查，持续调用审稿模型、记录反馈、保存状态，并在获得正面评价或达成最大轮次前反复改进，兼容 MCP 与 curl 回退并维护 AUTO_REVIEW.md 日志。
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CISA 零信任成熟度

implementing-cisa-zero-trust-maturity-model
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
316
指导联邦机构根据 CISA 零信任成熟度模型 v2.0，在身份、设备、网络、应用与数据五大支柱上开展评估、差距分析和逐级实施，推动治理、可见性与自动化能力成熟。
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规则拆解与提炼流程

rules-distill
affaan-m/everything-claude-code
345
扫描已装技能，整理共通原则，结合确定性采集与大模型判断为规则内容追加、修订或新建，以保持跨技能一致的规范。
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