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学术论文回复管理

rebuttal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
274
这是一个用于准备和维护符合学术会议要求的回复草稿的工作流。它能处理严格的文本限制、管理多位审稿人的回复，支持后续跟进轮次。该工具强制执行安全门控，防止虚假承诺，适用于论文提交后的回复阶段。
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跨栈代码库资产审计

repo-scan
affaan-m/everything-claude-code
351
repo-scan是一款强大的代码库审计工具，能够对大型、复杂的跨技术栈项目进行全面的资产分析。它能将代码文件分类为项目代码、第三方依赖或构建产物，并识别嵌入的外部库和版本。通过生成交互式HTML报告，为代码的归属权、冗余度提供四级评估（核心资产/提取/重构/废弃），是进行单体仓库重构和架构规划的必备利器。
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结果证据与主张判断门

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
336
本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系，旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向，例如调整假设、补充数据或确认结论。
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安全卫士：防止破坏性操作

safety-guard
affaan-m/everything-claude-code
301
安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式（谨慎、冻结、卫士），能够监控危险命令、锁定特定目录，确保代码更改仅限于预定区域，从而显著增强系统的稳定性和安全性。
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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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搜索发表的学术会议和期刊论文

semantic-scholar
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
447
本技能用于搜索来自IEEE、ACM、Springer等主流学术会议和期刊的同行评审论文。与预印本服务（如arXiv）不同，它提供已发表的文献，包含引用次数、详细的发表信息和摘要，确保获取经过验证的学术研究成果。
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自动化智能体合规性测量

skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
107
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景，执行智能体，并通过LLM分析，生成一份详细报告，精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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系统性能分析与调优

system-profile
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
70
该助手用于对指定目标（脚本、进程、GPU、内存等）进行全面的性能分析和瓶颈定位。它能根据目标选择合适的专业工具和代码埋点，深入测量CPU、GPU、内存和互联带宽等关键资源的使用情况，并生成包含详细分析和改进建议的专业报告。
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勒索软件恢复流程验证

testing-ransomware-recovery-procedures
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能提供了一个全面的框架，用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）测量、验证干净的备份恢复，并强化安全控制，以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计，不应用于实时的事件响应。
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高级终端会话与多面板管理工具

tmux
sickn33/antigravity-awesome-skills
91
Tmux是一个功能强大的终端复用器，允许用户在单个终端会话中管理多个会话、窗口和面板。它能确保在远程服务器上持久化工作会话，即使SSH断开也不会丢失进程，是进行自动化脚本编写和管理复杂多任务工作流的必备工具。
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回答深度与令牌预算顾问

token-budget-advisor
affaan-m/everything-claude-code
190
该技能在AI生成回答前进行拦截，允许用户精确控制期望的回答深度、长度和令牌预算。它会根据用户输入的内容复杂性进行估算，并提供多个级别选项（如25%至100%），确保输出内容与用户需求匹配，无论是需要简短总结还是详尽分析。
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交互式机器学习训练监控

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
476
该技能提供连续、结构化的深度学习模型训练指标监控。它能够从WandB和本地日志等源头分析数据，自动检测NaN值、发散、平台期或突变等关键异常。通过给出明确的决策（继续、等待或停止）和详细证据，确保计算资源只用于有效的训练过程。
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