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配置DMP团队工作流持久化

cowork-setup
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
399
这是一个一次性设置向导，用于将Digital Marketing Pro在Anthropic Cowork环境中实现团队级别的持久化。它会验证环境、检查Google Drive集成，并在共享云盘中创建标准化文件夹结构，确保品牌档案、营销计划和审计报告能够持续、稳定地在团队成员之间访问和保存。
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多品牌凭证切换管理

credential-switch
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该工具用于在多客户端代理环境中，安全地切换活动凭证配置文件。它在切换前强制执行深度验证，检查API密钥、OAuth令牌和环境变量，确保所有后续平台操作（如广告投放、报告生成）都精确地针对目标品牌和账户。这对于防止跨客户数据泄露和维护操作审计完整性至关重要。
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通用数据导入与验证

data-import
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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这是一个通用的数据导入工具，能够将来自CSV、JSON或Google Sheets等外部源的结构化数据，导入到CRM、邮件营销系统或自定义数据存储中。系统支持全流程管理，包括字段映射、数据质量验证、去重处理以及GDPR、CCPA等合规性检查，并设有强制执行审批门，确保数据操作的安全性。
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Itô计算：GPU资源管理与询价

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affaan-m/ECC
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这是一个用于管理Itô计算高性能GPU资源的综合工具。它允许用户查询实时的GPU库存，提交认证的固定费率询价（RFQ），检查采购状态，并运行显式的节点资格验证。主要用于寻找计算容量（如H100/H200）和验证节点就绪状态。
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跨渠道客户旅程设计

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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利用状态机模型设计完整的跨渠道客户旅程。它能详细规划每个触点、定义基于客户行为的转换逻辑，并整合个性化分支路径。用户可在实际投入资源前，模拟并验证从获取、激活到留存的整个客户生命周期，确保营销策略的系统性和可执行性。
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多语言内容质量评分器

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该工具提供综合评分，用于验证本地化或翻译内容的发布质量。它全面评估技术准确性（如格式、占位符、长度比例）、内容可读性、品牌声调一致性以及目标市场的合规性。使用此工具将主观判断转化为结构化的、可重复的质量保证流程。
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营销经验回溯知识手册

recall
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该工具可访问品牌的综合智能图谱，检索、排名并综合相关的营销学习经验。用户只需输入当前的上下文（如渠道、受众、目标等），即可生成一份可操作的知识手册。该手册通过过去的验证洞察来指导当前决策，无需手动搜索旧报告，并能识别出冲突的经验点，提供全面的决策支持。
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发送合规的短信和WhatsApp消息

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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此功能用于通过短信或WhatsApp发送高影响力的营销消息。它强制执行多重合规性检查，包括GDPR、TCPA和CASL的同意验证、退订机制以及静音时段限制。确保所有消息符合法律标准，最大限度地降低风险，并要求执行前必须获得明确的用户批准。
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营销声明证据核查

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该工具用于交叉核对营销文案中的所有事实性声明，涵盖统计数据、行业奖项、市场排名及业绩指标。它将声明与提供的证据数据进行比对，并精确分类为“已验证”、“未验证”或“矛盾”，从而确保品牌内容具备高度的准确性和可追溯性，极大降低品牌合规风险。
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AAAI产出物提交与评估指南

aaai-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者提供了准备AAAI会议补充产出物（Artifacts）的最佳实践。它详尽指导如何构建技术附录、打包可复现的代码和数据集，并严格遵守匿名化要求（移除作者元数据和路径）。核心目标是确保外部审稿人能够使用简单、通用的方法，轻松验证论文中的所有研究结论和技术主张。
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AAAI会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助作者为顶级的通用人工智能会议（如AAAI）定位和优化学术论文。它指导作者如何明确研究范围、构建核心贡献论点、提供充分的实验证据（如消融实验、基线对比），并与相关领域和其他顶级会议进行战略性比较，确保论文符合会议评审标准。
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顶会AI实验设计与审计指南

aaai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套完整的AI实验设计和审计流程，适用于顶级AI会议投稿。它指导研究人员如何构建强有力的实验证据，涵盖基线对比、消融实验、鲁棒性测试、统计分析和可复现性报告。使用此流程确保所有AI贡献都得到充分、严谨的实证支持，提升论文的科学可信度和可解释性。
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