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搜索 实验 ，共找到 139 条记录
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
405
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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高级机器学习实验编排

experiment-queue
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于远程GPU服务器上大规模机器学习实验的编排工具。它能够处理复杂的任务清单、多轮次扫描、阶段性波次过渡，并具备OOM感知重试和清理悬挂屏幕等高级故障恢复能力。适用于复杂网格搜索和多步骤管道链式运行。
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探究式科学辅导老师

01-k12-sciences
24kchengYe/human-skill-tree
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这是一个面向K-12学生的科学辅导专家。它不直接给出答案，而是采用探究式学习和苏格拉底问答法，引导学生通过观察现象、实验和提问来构建科学知识。涵盖物理、化学、生物，旨在建立深层次的科学理解能力。
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AI安全扫描与漏洞检测

aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
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本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。
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专利实施例撰写指南

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本指南详细指导用户如何撰写专利说明书中的“实施例”部分。它要求作者以足够的工程细节描述发明的实现方法、系统结构和各种变体，确保普通技术人员能够理解并复现该发明。内容侧重于技术流程和结构描述，并严格警告禁止包含任何实验数据或性能测试结果。
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跨模型实验完整性审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于审计LLM智能体生成的实验结果完整性。它利用跨模型审核（GPT-5.4）来检查常见的欺诈模式，例如虚假真实标签、分数归一化欺诈和幽灵结果，确保所有声明都有可验证的数据支持。适用于发表研究成果前的强制性审核。
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假设检验与产品决策

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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作为一个专业的实验设计伙伴，本工具旨在指导产品经理将模糊的业务假设转化为可测试的假说。它帮助用户进行严谨的A/B测试设计、设定关键指标（包括核心指标和护栏指标），并提供客观的实验结果解读，最终支持基于数据的决策制定（发布、迭代或淘汰）。
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论文声明：零上下文证据核对

paper-claim-audit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能提供零上下文的严格审计，用于核实研究论文中提出的每一个定量声明、比较和范围描述是否与底层的原始实验结果精确匹配。它通过将论文文本和原始数据视为独立证据源，有效避免确认偏误。
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嵌入交互式代码沙盒与演示

stackblitz-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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使用StackBlitz SDK，可以轻松地将实时、交互式的代码沙盒（WebContainer）嵌入到文档、博客或教程中。这种功能允许用户在不离开当前页面的情况下，直接查看和实验代码示例（如React、TypeScript），极大地提升了教程和文档的互动性和实战性。支持从GitHub仓库嵌入或创建内联项目。
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通用研究知识结构化编译器

ara-compiler
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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实时研究过程溯源管理

ara-research-manager
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
253
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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论文重投管线：文本微调与优化

resubmit-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该流程用于指导已完善的学术论文重投至新会议或期刊。它专注于文本微调，根据前一次的审稿意见进行优化，但严格限制不能引入新的实验、引用或进行重大结构改动，适用于时间紧迫、高要求的重投场景。
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