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假设检验的实体尽职调查

dossier
alirezarezvani/claude-skills
238
这是一个决策级的实体研究工具，能够为目标实体（公司、人物等）生成一份包含假设检验的深度报告。它要求用户预设待验证的假设，然后通过调用多个专业API和网络资源，系统性地搜集证据，输出可编辑的Word报告。报告包含关键事实、红旗警示、网络信号和关键对话切入点，极适用于投资尽职调查、竞品分析或重要会议准备。
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NIH科研基金智能匹配

grants
alirezarezvani/claude-skills
248
本工具专为临床研究人员设计，用于构建全面的NIH科研基金战略规划。通过整合研究想法、职业阶段和预实验数据等信息，它能进行多维度定位分析，利用RePORTER匹配相关的NIH研究机构，并生成一份可编辑的Word文档。该文档包含机制建议、提交时间线和项目官员推荐，指导整个基金申请流程。
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自动化收件箱整理与管理

inbox-triage
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该技能提供全面的自动化收件箱整理服务，通过分类邮件、研究新发件人、生成决策建议和起草回复。它基于结构化的知识库（KB）运行，并生成报告和更新KB，整个过程安全地不发送任何邮件，适用于定时或按需执行。
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学术文献综述规划助手

litreview
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本技能旨在为学术研究提供结构化的‘启动垫’，帮助用户系统性地进行文献综述规划。它要求用户明确研究问题，并选择合适的框架（如PICO、SPIDER），然后通过Consensus进行战略搜索，最终将研究发现整合成专业的Word文档（.docx）。它不是最终的综述，而是一个帮助研究人员自信进入新领域的指南，适用于撰写学术论文或进行深度课题调研。
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脉搏：多源实时趋势分析

pulse
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252
脉搏是一款先进的研究技能，用于综合分析任何主题的实时讨论。它能从Reddit、Hacker News、开放网络和X/Twitter等多个平台聚合信息，并支持用户限定时间范围、研究角度（如趋势、情感、痛点）和范围。通过引导用户进行深度思考，该工具提供结构化的报告，包含引文和跨平台模式分析，非常适用于市场调研、竞争情报和用户情绪分析。
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混合研究路由与专家分析系统

research
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个高级研究总控器，能够智能识别用户查询的意图。它首先通过混合路由机制，将查询精确分配给相应的专家模块（如趋势分析、科研基金、学术文献、专利或企业背景调查）。如果无法匹配，则执行全面的通用研究工作流，最终生成包含引文和审计日志的结构化报告。
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课程大纲学术阅读列表生成

syllabus
alirezarezvani/claude-skills
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该技能可根据输入的课程大纲自动生成一套专业的补充阅读材料。它会解析课程主题和学习目标，利用学术搜索引擎查找最新的同行评审论文，并生成Word文档。文档内容包括针对不同听众（如本科生、研究生）定制的通俗摘要以及高阶讨论问题，极大地提升了教学和研究的效率。
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神经科学数据结构标准

bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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BIDS（脑成像数据结构）是神经科学和生物医学研究数据的社区标准。它定义了一套统一的文件命名和目录结构，用于组织和描述包括MRI、EEG、PET和行为数据在内的多种模态数据。使用本技能可以帮助用户标准化、验证、查询和转换数据，确保数据格式一致性，便于科研分享和分析。
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文档/报告渲染为HTML

render-html
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具可以将结构化的Markdown或JSON格式的报告（如研究报告、审核记录）渲染成单文件的、高度可读的HTML视图。它保留了源Markdown作为真相来源，但增加了仪表盘或学术模板等排版，极大地提升了人工阅读体验。
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研究论文维基自动填充

wiki-enrich
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于自动化填充研究论文维基百科（wiki）中的待办（TODO）部分。该技能读取论文的脚手架页面，从多个外部学术源获取信息，并将占位符部分（如研究方法、核心结果、开放问题等）自动重写为连贯的摘要段落，帮助构建完整的知识库。
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跨领域科研文献检索

ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。
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临床研究设计：终点、样本量和可行性

clinical-research
alirezarezvani/claude-skills
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该工具包用于构建前瞻性临床研究设计。它帮助用户选择和分类主要/次要终点，估算不同设计（均值、比例、生存）的样本量和统计功效，并对整个研究计划进行可行性评分（GO/NO-GO）。所有输出均为基于假设的估计值，并明确指定了对应的专业人员（临床医生、生物统计学家、监管负责人）进行确认，不能替代最终的临床事实或提交文件。
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