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通信领域文献综述

comm-lit-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
469
这是一个专业的通信领域文献综述工具，专注于无线通信、5G/6G、卫星通信、网络协议等前沿话题。它采用知识库优先的检索策略，首先整合用户本地资料，再按层级搜索IEEE、ACM等顶级学术数据库，确保提供结构化、权威且高度相关的研究综述。
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设计系统生成与视觉审计

design-system
affaan-m/everything-claude-code
314
该技能用于构建和维护设计系统。它可以扫描代码库提取颜色、排版、间距等核心设计令牌，生成结构化的文档和预览页面。同时，它能从10个维度对界面进行专业视觉审计，并识别常见的AI生成设计缺陷，确保产品界面的专业性和一致性。
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提示注入防御检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
366
通过正则匹配、启发式评分和 DeBERTa 分类器检测针对大模型的提示注入攻击，可在请求到达模型前拦截或标记恶意输入，适配校验层、审计与安全响应场景。
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识别语音钓鱼中的深度伪造音频

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
307
通过提取 MFCC 与频谱特征，对批量语音数据进行打分并生成取证报告，帮助事件响应、红蓝对抗或反语音钓鱼调查识别 AI 生成音频。
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公式推导助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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引导研究者理清目标、假设、符号与推导策略，把零散公式或初步草稿组织成适合论文式理论草案或阻塞说明的连贯推导材料。
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Git版本控制与协作工作流

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affaan-m/everything-claude-code
486
本指南提供了专业的Git版本控制和协作开发最佳实践。详细介绍了适用于不同团队规模和发布周期的分支策略（如GitHub Flow、GitFlow等）。内容涵盖了规范的提交信息格式、掌握合并与变基的差异，以及如何解决复杂的合并冲突，帮助团队构建流程化、高可维护性的开发流程。
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科研基金申请书撰写

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
112
本技能能够将初步的科研想法系统地转化为符合国际标准的基金申请书。它支持包括NSF、KAKENHI、ERC等多个顶级基金机构的格式要求，指导用户完成从研究思路验证到撰写最终提案的完整流程，确保提案具备高度的专业性和可操作性。
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临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式用于构建可集成至电子病历系统（EMR）的临床决策支持系统（CDSS）。核心功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量验证、以及计算如NEWS2等临床预警评分。它强调采用无副作用的纯函数设计，以确保高度可测试性和患者安全，确保对假阴性零容忍。
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医疗电子病历开发模式

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本模式指导EMR和EHR系统的开发，核心目标是提升患者安全性和临床流程效率。它强调单页就诊工作流、智能模板、药物相互作用的强制检查、临床决策支持系统集成，以及不可关闭的警报机制和完整的审计追踪，确保医疗数据的准确性和可追溯性。
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医疗数据合规与隐私保护模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式旨在为医疗应用提供全面的数据安全和合规框架，保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）。它详细阐述了如何根据HIPAA、GDPR等标准来设计数据分类、实现行级安全（RLS）、建立不可篡改的审计追踪，并指导开发者避免在日志、错误消息和URL中泄露敏感数据。
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AI研究论文信息提取与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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