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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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FeedOracle 合规情报

feedoracle-compliance
davepoon/buildwithclaude
290
利用 FeedOracle MCP 工具提供 MiCA 合规证据与稳定币风险评分，适用于审计或监管查询，确保数据签名可验证并展现挂钩资产状况。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
141
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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OpenPI 微调与推理

fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）在机器人操控任务上的微调与推理，提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程，适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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OT远程访问安全通道

implementing-conduit-security-for-ot-remote-access
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
本指南详细介绍了基于IEC 62443标准的OT远程访问安全通道架构。它要求在DMZ部署跳板机、多因素认证（MFA）网关和会话记录功能，以严格控制第三方和工程师对工业控制系统（ICS）的访问，取代直接的VPN连接。
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SCADA HMI安全评估工具

performing-scada-hmi-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
本工具提供了一套结构化的方法论，用于评估SCADA人机界面（HMI）系统的安全态势。它涵盖了Web界面漏洞、身份验证机制以及HMI与PLC之间通信路径的安全审计，旨在确保系统符合IEC 62443和NIST SP 800-82等行业标准要求。
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Claude 插件构建大师

public-plugin-builder
davepoon/buildwithclaude
75
通过 23 个阶段引导，从构思、分类、生成到推送代码，帮助在 claude.ai 与 Claude Code 之间构建并部署 Claude 插件。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
55
Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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创业企业评估助手

soft-screening-startup
davepoon/buildwithclaude
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引导分析师进行软模式创业筛选：提取公司画像、打分八大维度、套用四种投资者视角，输出带简要投资备忘录的通过/有条件/否决结论。
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启动并行代理进行任务协同

spawn
alirezarezvani/claude-skills
231
该命令用于同时启动N个子代理，让它们在独立的Git工作区内并行处理同一任务。它支持使用预设模板（如优化器、重构器），引导代理采取特定的解决策略。适用于需要多方协作、竞争性尝试的复杂软件工程任务，如代码重构、性能调优和缺陷修复等。
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安全事件分级与分析

triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
340
该流程提供了一个结构化的安全事件初步分级和分析工作流。它采用NIST和SANS等行业框架，用于对安全警报进行分类、评估严重性（基于业务影响），并确定必要的遏制和升级响应措施。适用于SIEM/EDR警报分析或处理可疑活动报告。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/everything-claude-code
430
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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