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Claude Code使用影响力报告

receipts
anthropics/claude-plugins-official
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本工具能够生成一份详尽的本地“使用记录”，全面汇总用户在使用Claude Code期间的所有活动。它通过本地日志和Git历史记录，量化展示了每一项开发工作对各个项目的实际贡献度，非常适合用于绩效评估、证明工具价值或进行自我审计。
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CSCW实证研究方法与设计严谨性

cscw-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
本指南旨在帮助研究人员设计和审计CSCW领域的实证研究。它强调方法论的多元性，为民族志、日志分析、问卷调查和混合方法等各种技术定义了独特的严谨性标准。研究设计必须事先进行详细规划，明确处理伦理问题、分析单位和数据聚合逻辑。
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机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本文为机器人学研究论文提供了达到高标准科学可复现性的指南，尤其强调了硬件实验的验证过程。它提出了一种分层验证体系，将结果分为“可重跑”（代码和仿真）和“可审计”（硬件日志和协议）。指南指导研究人员建立完整的硬件规格清单，记录原始传感器数据包，并诚实地报告系统中的确定性与随机性，确保研究成果的透明度和可验证性。
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机器人研究证据包评估指南

iros-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
108
提供一套结构化的指南，帮助研究人员为机器人学论文（如IROS）准备完整的证据和数据包。涵盖了硬件清单、运行日志、配置参数、代码和数据集等多个层面，确保研究成果的科学性、可复现性和可审计性，以应对审稿人的严格质疑。
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IROS机器人可复现性指南

iros-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为机器人学研究提供了严格的复现性报告标准，解决了机器人研究与传统机器学习的差异。它要求作者必须将所有实验结果和声明明确标注为“可重跑（Rerunnable）”或“可审计（Auditable）”。内容涵盖硬件规格记录、仿真到现实的差距分析、详细的实验日志，以及一份诚实的可用性声明，确保研究的严谨性和透明度。
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机器人研究可复现性指南

rss-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
96
本指南旨在确保机器人学研究论文的科学可复现性。它将证据结构化为不同“可复现性层次”（如可重运行、可审计），明确区分了计算部分（代码、种子）和物理部分（机器人、环境、人为流程）。指南要求提供平台日志和原始试验记录，将学术论文中的信任声明转化为可验证、可审计的证据链。
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网络安全日志分析管线

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能管线通过编排多个AI智能体，对原始系统日志（如nginx, auth日志）进行多阶段分析。它能够自动摄取日志数据、检测异常行为、分类安全风险，并最终生成一份包含所有威胁详情和即时应对措施的综合事件报告，适用于安全审计和事件响应。
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最优候选选择与验证

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
142
在存在多种可行方案且选错代价高时，先生成预定义数量的独立候选方案，依据预先冻结的评分标准进行盲评，再通过可执行的验证和证明日志确认最终结果，确保选择过程可审计。
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可计费工时审计生成器

billable-time-stephane-boghossian
lawve-ai/awesome-legal-skills
446
从 Claude Code 会话日志生成可审查、带加密时间戳的工时记录和可打印 HTML 审计包。支持确定性叙事、律师签署流程、多司法辖区披露要求及严格审计不变量。绝不自动计费。
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AI代理权限与治理审计

lawve-agentic-delegation-audit-ignacio-adrian-lerer
lawve-ai/awesome-legal-skills
254
本技能提供了一个全面的审计框架，用于评估在法律、合规或商业运营中使用的AI代理的安全性。它着重评估了授权行为的风险，例如发送信息、提交文件或支付款项，通过检查足够的控制措施、日志记录、撤销机制和明确的问责制链条。这对于连接到CRM、法庭门户或金融账户等敏感系统的企业至关重要，以确保部署的安全性和合规性。
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智能体记忆系统工程

memory-engineering
alirezarezvani/claude-skills
298
该框架将记忆视为一个复杂的代谢系统，而不仅仅是数据存储空间。它提供了一套全面的工具和方法论，用于审计、成本核算和治理AI智能体的记忆系统。核心在于设计“遗忘机制”，防止状态积累和性能衰退。功能包括成本分析、记录分类（事实/技能/日志）和强制遗忘策略的制定，确保系统可持续运行。
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审计日志与合规监控

audit-logging
sickn33/agentic-awesome-skills
291
实施集中审计日志以满足合规和安全监控需求。配置日志保留、防篡改存储及 SIEM 集成，构建符合 SOC 2 等法规要求的审计轨迹。包含 rsyslog、journald 及 Python 日志配置示例。
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