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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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自主设计空间探索循环

dse-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
298
这是一个用于计算机架构和EDA领域的自主设计空间探索工具。它能够自动化地执行复杂的模拟或设计程序，分析输出结果，并根据预设的目标指标（如最大化IPC或最小化面积）智能地调整输入参数。适用于需要多轮迭代优化和查找最佳配置的复杂硬件系统设计问题。
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研究方案精炼与优化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
318
当用户拥有一个初步的研究方向，但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程，将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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首百客户销售策略

first-customers
slavingia/skills
216
以《极简创业者》哲学为框架，指导创始人围绕“卖给第一百名客户”制定行动：亲友到社区再到冷启动，定价与指标迭代，先卖后发，强化学习反馈。
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极简MVP构建指南

mvp
slavingia/skills
250
以《极简企业家》原则指导创始人：先人工试运行、再梳理流程，最后自动化，确保MVP小而快、立刻为客户创造价值并持续迭代。
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多阶段AI学术图表生成

paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
273
这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。
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圣塔方法：双独立评审框架

santa-method
affaan-m/everything-claude-code
276
圣塔方法是一个多智能体对抗性验证框架，旨在提高内容的输出质量。它要求两个独立评审员（Agent B和Agent C）都通过内容，才能发布最终结果。该方法能够消除单一智能体的固有偏差，并通过迭代修正循环，持续优化内容直到收敛，或升级给人工审核。
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Flutter远程配置管理指南

firebase-remote-config
evanca/flutter-ai-rules
59
本指南详细介绍了如何在Flutter应用中使用Firebase Remote Config。它教会用户如何实现动态功能开关、执行A/B测试，并管理远程参数默认值。使用该技能可以实现在无需更新App Store的情况下，实时调整应用的业务逻辑和用户体验，极大提升开发和迭代效率。
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Go性能优化方法论

golang-performance
samber/cc-skills-golang
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这是一份全面的Go代码性能优化指南，涵盖了内存分配减少、CPU效率、GC调优、热点路径优化等技术。它强调“先测量，再优化”的原则，遵循迭代基准测试周期，并帮助开发者区分代码内部瓶颈与外部I/O瓶颈。
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迭代验证循环协议

pua-loop
tanweai/pua
442
这是一个用于执行结构化、迭代验证循环的命令行别名。它帮助开发人员设置和管理复杂的编码任务，要求通过明确的验证指令和停止条件来运行。它为Codex/Claude等AI代码助手提供了一个强大的封装层，确保了开发流程的可靠性和可追溯性。
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AI技能创建与迭代优化

skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
213
提供一套完整的AI技能生命周期管理流程。用户可以使用此工具从零开始创建新的AI技能，修改或优化现有技能，并通过运行评估和基准测试来持续提升性能，确保技能的稳定性和触发准确性。
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