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FAccT论文终稿提交指南

facct-camera-ready

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了作者在论文被录用后，准备投稿至ACM FAccT会议终稿（Camera-Ready）所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变，包括必须进行的全流程去匿名化（恢复作者信息、添加立场声明）、转换到特定的ACM元数据标准（ORCID、CCS概念）、完成必要的可追溯性文档（数据表/模型卡），以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。

机器学习研究成果物评估

iccv-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了顶级机器学习会议的科研成果物（代码、模型、数据）的最佳发布和维护实践。内容覆盖了匿名评审时代码的打包规范和公开发布的周期管理，旨在确保研究的高度可复现性、可追溯性及许可的清晰性。

人工智能科学可复现性指南

uai-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。

严谨证明流程编排器

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。

带引用溯源的临床笔记摘要

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于从复杂的临床病历中生成结构化、高度准确的摘要，例如出院小结、交接病程或问题列表。其核心功能是将摘要中的每一条陈述都锚定到原文的特定来源片段，确保信息的绝对可追溯性，从而根除AI幻觉，是临床文档自动化草稿的关键工具。

法律专业知识到AI技能提取

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lawve-ai/awesome-legal-skills

该技能旨在将律师的专业经验、工作流程或法律判断模式系统化，转化为安全的、可审计的AI技能包。它可处理法律备忘录、合规清单等输入，提取核心能力和风险分类，同时严格分离知识与个人身份，确保所有输出都具备来源可追溯性和人工复核环节。

法语法律文件规范化处理

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lawve-ai/awesome-legal-skills

该工具用于自动清理和规范化法语法律文件（Word格式）。它能够区分并处理两种修改：一是自动应用的确定性修正（排版、标点等），二是需要人工判断的语境性重写（如逗号前加'et'）。最终将生成一份详细、可追溯的修改记录，确保法律文档的专业性和准确性。

基于证据的源文件验证

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lawve-ai/awesome-legal-skills

该技能强制AI进入“源文件锁定”的模式，确保所有输出的结论（无论是事实、法律还是数字）都必须严格基于用户提供的原始材料或实际查阅的在线证据。它杜绝任何臆测、推断或背景知识的填充，特别适用于法律研究、证据核查、引用交叉验证和高风险的文档分析场景，确保信息的绝对可追溯性。

结构化文档对比与审查

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能旨在指导用户从多个文档（如PDF、DOCX）中提取结构化数据，并将其整理成带有引用的Excel矩阵。适用于法律合同、学术研究或商业尽职调查等场景，能够高效地比较不同文档间的特定条款、关键信息，并为每个提取的数据点提供准确的来源页码和上下文引用，极大提高文档审查的效率和可追溯性。

AI驱动的开发规范循环

sickn33/agentic-awesome-skills

该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。

AI智能体语义记忆库

sickn33/agentic-awesome-skills

这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。

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