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超参数优化助手

tuning-hyperparameters

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。

自动化假设发现

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过结合大语言模型的表格数据洞察与文献综述，自动生成并测试假设，适用于欺骗检测、内容分析等领域，让科研人员系统探索、验证多种假设并产出高多样性的研究想法。

React 函数式实践

sickn33/antigravity-awesome-skills

针对 React 18/19 与 Next.js 14/15 的 fp-ts 实战套路，涵盖 Hook 状态、表单验证、远程数据与链式操作，帮助用更清晰的可空/错误/异步模型组织应用。

Odoo 自动化测试

odoo-automated-tests

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

LLM结构化输出策略

llm-structured-output

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。

Active Directory 分层管理模型

configuring-active-directory-tiered-model

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

实现微软的ESAE增强安全管理环境，将Active Directory按Tier0/1/2分层，配置特权访问工作站、管理员林设计、身份验证策略隔离与凭据防护，结合IAM与安全工具并支持发现、审计与合规模板。

IEC62443 安全区域实施指南

implementing-iec-62443-security-zones

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

面向OT/ICS网络，按照IEC 62443-3-2和Purdue模型进行分区、SL-T确定、通道控制与工业防火墙微分段，并通过流量分析与渗透测试验证安全架构，适用于新建或改造的分层隔离项目。

研究方案精炼

research-refine

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过多轮 GPT-5.4 审查，把模糊的研究方向化为以问题为锚、结构明确、适合前沿基金会模型的实施型方案，并附带最简验证思路，保证提案精炼且具备投顶会潜力。

PyTorch 开发模式

pytorch-patterns

affaan-m/everything-claude-code

提供 PyTorch 开发中的典型模式与最佳实践，涵盖设备无关代码、模型架构组织、训练/验证循环、数据管道等方面，帮助开发者构建稳健、高效、可复现的深度学习工程。

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