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Hugging Face科研论文发布与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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Hugging Face API 命令行工具构建

hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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全栈Rails项目脚手架搭建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于生成一个完整的、全栈式的现代化Rails项目脚手架。它配置了基于最佳实践的复杂技术栈，包括Rails 8、PostgreSQL、React、Inertia.js、Vite、Tailwind CSS、Sidekiq和Redis。适合需要从零开始构建复杂、生产级Web应用的开发者，确保代码结构、数据模型、后台任务和前端开发都遵循行业标准。
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Odoo 自动化测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导如何编写并运行 Odoo TransactionCase、HttpCase 和浏览器巡检测试，包括数据准备、访问控制、CLI 命令与 CI 集成，快速验证模型与控制器行为。
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Odoo JSON/XML API集成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能详细介绍了Odoo的外部JSON-RPC和XML-RPC API。它指导用户如何进行身份验证、执行模型调用以及实现数据的增删改查（CRUD）操作。适用于将外部应用程序（如Django, Node.js）与Odoo进行集成和数据同步。
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PyMC贝叶斯建模与推断

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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大模型运维与生产部署

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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创业运营系统：六维模型

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本系统为企业提供了一个完整的运营框架（EOS），旨在实现卓越运营，并将公司愿景与日常执行完美对齐。它涵盖了六个核心支柱（愿景、人员、数据、问题、流程、牵引力），并提供了V/TO、责任制图和记分卡等工具，帮助企业实现持续、可衡量的业务增长，适用于寻求结构化管理的中小型企业。
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精益创业方法论指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一个系统化的产品和商业模型验证框架。它指导用户遵循“构建-衡量-学习”循环，强调通过真实行为进行验证式学习，而非依赖表面数据。通过设计最小可行产品（MVP）来测试核心假设，帮助用户决定是继续发展还是进行战略转型。
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产品指标分析框架

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alirezarezvani/claude-skills
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适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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分析机器学习实验结果

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具用于深度分析机器学习实验结果，支持读取JSON/CSV格式的多个结果文件。它可以计算统计指标，根据模型配置和超参数生成详细的对比表格，并提炼出可执行的洞察。适用于需要解读原始实验数据、比较不同模型性能或规划后续研究方向的场景。
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