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多智能体代码编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。

QuickNode区块链基础查询指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指南帮助开发者使用QuickNode的RPC基础设施，学习进行基础的区块链查询。内容涵盖获取当前区块高度、查询ETH余额、读取ERC-20智能合约数据，以及获取交易收据等核心功能。适用于进行Web3领域的初次集成和区块链数据查询。

生成结构化PR描述

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该技能通过分析Git提交历史，自动生成结构清晰、客观的Pull Request（PR）描述。它能智能按功能领域分组变更内容，并自动填充摘要、技术说明和系统影响，极大地提升PR文档的专业度和一致性，减少人工编写的精力。

智能体目标执行框架

alirezarezvani/claude-skills

智能体目标执行框架提供了一个强大的可验证循环结构，用于推动跨越专业领域的复杂目标。它将高层目标转换为可验证的任务计划，使用领域特定的工具按顺序执行任务，并通过机器运行检查严格验证每一步。系统包含重试、预算管理和强制人工升级机制，确保目标只有在所有进展都可验证完成或明确豁免后才能关闭。

创建项目文件夹上下文文档

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。

结构化GitHub拉取请求代码评审

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feiskyer/claude-code-settings

这是一个结构化的多智能体工作流，用于对GitHub的拉取请求（PR）进行深度代码评审。它模拟了多个领域专家的视角进行全面分析，负责处理PR的可用性检查、大型代码差异收集和上下文整合。通过结合并行评审员的发现和历史讨论记录，提供高信号、可操作的反馈，确保代码在合并前达到最高质量。

自动化实验与仿真设计指南

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本技能提供一套严谨的学术实验设计方法论，专为控制理论、机器人和智能系统领域设计。指导用户如何从研究问题出发设计实验，确保理论证明（如稳定性）、建立公平基线、进行消融实验，并提供统计学上的严谨性，帮助文章通过高水平期刊的双盲外审。

《自动化学报》学术论文写作规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本规范指导您撰写投稿至《自动化学报》的科技论文。详细覆盖了报道性摘要（目的/方法/结果/结论）、中英文关键词、公式与图表规范、参考文献的GB/T 7714著录等多个方面，确保您的稿件在控制理论、机器人和智能系统领域符合学术出版的专业和格式要求。

AI论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供顶级人工智能会议（如ECAI）论文撰写“相关工作”部分的专业指导。它教用户如何覆盖广阔的AI领域（包括符号、学习、多智能体等），采用“Delta-first”方法精准定位研究的增量贡献，并严格遵守会议规定的篇幅限制和双盲评审规范。

UAI论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为投稿UAI（不确定性人工智能）论文的作者提供撰写策略。详细指导如何定位和构建“相关工作”部分，确保覆盖机器学习、统计学、因果推断和基础理论等多个领域。重点在于强调技术上的“差异点”（delta），避免单纯罗列文献，以应对复杂的审稿要求，避免知识盲区。

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