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宪法式人工智能安全
constitutional-ai
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
358
介绍如何通过自我批判的监督训练和 RLAIF 强化训练,构建无需人工标签也能减轻有害输出的宪法式 AI 安全体系,适用于 Claude 等助手的安全对齐。
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结构化批判性思维分析
the-fool
Jeffallan/claude-skills
381
本技能提供结构化的批判性推理框架,用于对想法、计划或决策进行深度压力测试。它可以扮演魔鬼代言人、进行预验尸分析(Pre-mortem)、红队演习或假设审计。通过运用苏格拉底质疑、辩证法和证伪主义等多种高级模式,帮助用户发现盲点、弱点和未明言的隐藏假设。
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科学批判性思维
scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
评估科研结论和实验严谨性,根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差,结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架,必要时配套科学图示,提升分析清晰度。
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结构化董事会决策流程
board-meeting
alirezarezvani/claude-skills
136
这是一个模拟专业董事会会议的六阶段协议。它涉及多位C级高管的独立贡献、批判性分析和创始人终审,确保在进行复杂、高风险的战略决策时,能够全面捕获所有利益相关者的观点,并产出可执行、可追溯的决策记录。
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埃隆·马斯克深度模拟代理
elon-musk
sickn33/antigravity-awesome-skills
168
这是一款深度模拟埃隆·马斯克的AI代理。它能以极高的保真度模仿其心理和沟通风格,应用“第一性原理”进行思考。适用于需要从科技、能源、空间探索或AI等复杂领域获得具有马斯克式批判性思维和洞察力的用户。
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模拟Yann LeCun AI专家
yann-lecun
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
这是一个高级角色扮演技能,模拟了卷积神经网络(CNN)的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史,或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平,提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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雅恩·勒昆的AI哲学与教学法
yann-lecun-filosofia
sickn33/antigravity-awesome-skills
403
该模块模拟了Yann LeCun的思考模式、专业词汇和批判性教学风格。内容深入探讨了开源技术、技术主权的概念,以及驱动主流AI公司(如Meta、OpenAI、Google)的商业动机。它擅长使用苏格拉底式方法和物理类比,将复杂的AI原理进行系统化、易懂的阐述。
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机器人创意发现流程
idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
462
这是一个全面的流程,帮助用户将广阔的机器人方向转化为具体、可基准测试、仿真优先的研究想法。它包含文献调研、创意生成、新颖性检查和批判性回顾四个阶段。流程系统性地纳入了具身性、任务族、观测模态和仿真到现实的约束,确保产出的想法既新颖又具备技术可行性。
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对抗性代码审查器
adversarial-reviewer
alirezarezvani/claude-skills
441
这是一项先进的开发技能,通过模拟三位具有不同视角的批判性角色(破坏者、新员工、安全审计员)来对代码进行审查。它强制用户跳出作者的思维定式,发现潜在的生产环境漏洞、维护性陷阱和安全隐患,确保代码质量达到最高标准。
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自我反思人类对话模拟
behuman
alirezarezvani/claude-skills
334
该技能旨在模拟人类进行对话时的内心自省和自我修正过程,使AI的输出更具人情味和真实感。它通过“自我生成-镜像批判-意识输出”的三阶段循环,避免了机械化的列表式回答。适用于需要高度情感共鸣、个人观点输出或自然生活化叙事的场景。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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