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编码代理上手引导与辅导

help-me-get-started
data-goblin/power-bi-agentic-development
51
这是一个为初学者设计的、人性化的AI编码代理上手引导工具。它模拟了导师辅导的流程，为用户提供结构化的环境设置帮助和深入的概念解释。它包含两种模式：简洁的设置指导和深入的知识学习。适用于初次使用代理、理解核心AI概念（如模型、提示词、工具）或审计现有配置的场景。
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SkillOpt-Sleep：智能体离线自我进化

skillopt-sleep
alirezarezvani/claude-skills
283
SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”，使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话，挖掘重复任务，并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中，并通过严格的验证门控机制，只采纳真正有效的、可增量的改进，从而提高代理的长期工作能力。
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RuView智能体与RVF系统集成

ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体（Agent）的流程能力深度集成到RuView的传感系统（RVF）中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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统一记忆管理

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affaan-m/ECC
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通过本地 ECC 记忆库在 Claude、Codex 等 AI 智能体之间共享持久化上下文和任务交接。用于保存工作状态、转移上下文、恢复任务或搜索共享项目知识，支持不同智能体间的协作与状态管理。
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AAMAS成果物评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南为学术论文（尤其针对AAMAS）提供了一套完善的成果物打包流程，用于支持多智能体系统（MARL）和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现，内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议，而不能仅是模型本身，以保证学术评审的严谨性。
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多智能体博弈实验审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
107
本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。
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AAMAS会议审稿流程指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
342
本指南详细介绍了AAMAS顶级学术会议的同行评审流程。它涵盖了从初次投稿、技术评估（如正确性、意义和严谨性）、作者反驳到程序主席最终决策的完整学术过程。适用于准备投稿或需要理解多智能体系统研究成果发表标准的学者。
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多智能体主题选择与投稿指南

aamas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack
github/awesome-copilot
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本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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持续学习会议投稿定位指南

conference-on-lifelong-learning-agents
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
461
本工具是为持续学习和终身智能体研究设计的，用于指导作者如何为CoLLAs会议（持续学习智能体会议）进行定位和重构投稿内容。它帮助作者评估论文是否符合该领域对非平稳学习、适应和记忆的特定证据要求，指导撰写文章如何精准地匹配顶级计算机科学会议的评审视角。
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构建严谨的人工智能研究证据

ecai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
150
本指南为AI研究者提供了撰写顶级学术论文的规范要求。它详细指导如何根据研究主张（如证明完备性、效率提升或泛化能力）选择和构建最合适的证据：是需要形式证明、受控的实证对比，还是真实的部署案例。内容覆盖了机器学习的科学性要求（如报告多个随机种子、进行机制消融），确保研究的完整性和可复现性。
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