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论文自动润色循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
152
自动使用 GPT-5.4 分析已编译论文,按优先级实施修复,并重新编译两轮,从论点、引用和表达上持续提升写作质量,与常规写作流程配合使用。
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自主审查循环
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
449
Auto Review Loop 自动安排多轮 Codex MCP 审查,在每轮后落地修复并复审,直到获得正面结论或达到轮次上限。
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自动评审循环
auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
135
使用任意兼容OpenAI的LLM自动化执行研究评审、修复和再评审流程,持续记录状态与审查日志,直到外部评审通过或达到最大轮数。
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MiniMax 研究审查循环
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
154
通过 MiniMax-M2.7 自动提交研究背景、解析审稿意见并反复修复,直至获得正面评估或达到最大轮次数,同时利用状态文件在长流程中恢复上下文。
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自主设计空间探索循环
dse-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
392
在计算架构与EDA场景下自动运行程序、分析结果并调整参数,直到达到目标或超时,适合描述“DSE”“参数扫面”“优化”等 iterative 调优需求。
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PyTorch训练模式指南
pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
228
提供 PyTorch 编程惯用法,涵盖设备无关代码、可复现设置、模型结构、训练与验证循环及数据管道,帮助构建稳健高效的深度学习项目。
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测试驱动开发流程
tdd-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
178
总结测试驱动开发的三阶段循环、AAA测试流程、优先级策略、反模式警示及AI协作角色,帮助团队按步骤执行新功能或复杂逻辑。
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科研经费申请助手
grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
161
将科研思路打造成面向KAKENHI/NSF/NSFC/ERC等机构的结构化申请,涵盖叙事设计、预算与进度规划、审稿循环,且每阶段需PI确认后再继续。
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紫队原子测试执行
performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
执行与 MITRE ATT&CK 对应的 Atomic Red Team 测试,产出覆盖差距分析、检测验证循环和 Navigator 热图,辅助紫队演练与安全态势能力建设。
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