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实验计划执行部署桥
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
该技能旨在连接最初的创意构思与模型的实际部署。它接收结构化的实验计划,自动实现所需的代码,进行模型代码审查,并将实验部署到GPU上运行,最终收集初步的量化结果,形成高效的AI研究迭代闭环。
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Flutter/Dart代码审查最佳实践
flutter-dart-code-review
affaan-m/everything-claude-code
176
这是一份全面的、与具体库无关的Flutter/Dart代码审查清单。它涵盖了最佳实践、架构原则、状态管理模式(如BLoC, Riverpod等)、Dart语言习惯、性能优化和清洁代码原则,是进行代码审查的宝贵指南。
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结构化公式推导与理论构建
formula-derivation
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
104
用于结构化地推导复杂的科研公式和理论模型。它可以将零散的方程、笔记和假设转化为一份逻辑清晰、可供发表的完整推导包。特别适用于需要构建严谨的理论脉络、明确模型假设或确定推导目标范围的科学研究场景。
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Git工作流模式与最佳实践
git-workflow
affaan-m/everything-claude-code
304
这是一份全面的专业Git版本控制指南,涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略(如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发),标准化的提交信息规范(Conventional Commits),以及如何正确使用合并(Merge)和变基(Rebase)操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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学术基金提案撰写工具
grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
124
该技能可根据用户提供的研究想法和文献资料,撰写结构化、高质量的学术基金提案。它支持全球主要的基金机构(如NSF、KAKENHI、ERC、NSFC等)的独特格式和撰写规范,指导用户完成从构思到定稿的全流程,显著提高提案的专业性和说服力。
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医疗临床决策支持系统开发模式
healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统(CDSS)开发模式,用于集成到电子病历(EMR)工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验,以及各种临床评分(如NEWS2)。核心设计遵循纯函数原则,确保系统高度可测试和安全可靠,显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践
healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
158
这是一份详细的指南,用于构建可靠的电子病历(EMR)和电子健康记录(EHR)系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康PHI/PII合规模式
healthcare-phi-compliance
affaan-m/everything-claude-code
166
本模式提供了一套全面的指南,用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息(PHI)和个人身份信息(PII)的最佳实践,包括实现强大的访问控制、行级安全(RLS)以及强制性的审计追踪,适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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Gradio:Web界面与ML演示构建
hugging-face-gradio
sickn33/antigravity-awesome-skills
150
Gradio是一个强大的Python库,用于快速构建交互式Web用户界面和机器学习演示。本技能涵盖了Interface、Blocks和ChatInterface等核心模式,帮助用户轻松搭建复杂的应用、组件和事件驱动的聊天机器人。非常适合进行原型开发和深度学习模型可视化。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境,只需准备数据集,即可利用云端GPU资源进行训练,并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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Windows反勒索软件防御策略
implementing-anti-ransomware-group-policy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
本指南提供了一套全面的Windows组策略(GPO)硬化流程,用于防御勒索软件。它通过配置AppLocker、受控文件夹访问和攻击面缩减规则等多层安全机制,旨在阻止恶意软件执行、限制关键文件夹的修改,并有效阻断勒索软件的横向传播。
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外部攻击面管理工具包
implementing-attack-surface-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
本工具提供了一套完整的外部攻击面管理(EASM)流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具,用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞,并根据OWASP标准计算加权风险评分,适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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