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搜索 工作流 ，共找到 258 条记录
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多智能体AI编排工作流

ruflo
ruvnet/ruflo
393
Ruflo是一个强大的跨智能体编排层，旨在管理复杂的、多步骤的AI编程工作流。它支持协调大规模智能体群，利用语义搜索管理持久化记忆，并使用30多个专业插件执行复杂的任务流。适用于需要协同努力的大规模开发、系统基准测试和深度研究等场景。
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多模型编排工作流

advisor-orchestrator-worker
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
329
三层模型团队编排技能：将超出单模型能力的大任务拆解为并行子任务，调度低成本工作模型批量执行，由更强顾问模型评审计划并核验结果，最终汇总交付物并支持降级与回退方案。
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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack
github/awesome-copilot
294
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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人工智能与计算机会议投稿指引

cs-ai-conference-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
120
这是一个用于指导学术作者选择顶级计算机科学和人工智能会议的专业工作流路由器。它帮助用户根据论文的贡献类型、证据形式、目标受众和当前的投稿要求，精确地选择最合适的投稿会议，避免盲目投稿。
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学术论文发表流程指南

iccv-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
该指南详细介绍了从论文被接收到最终定稿（Camera-Ready）的完整学术出版工作流程。内容涵盖了去匿名化、同步预印本（arXiv）、CVF和IEEE等多个版本的技术要求，以及更新链接、准备最终发表所需的各项学术和行政细节。
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INTERSPEECH成果物评估与提交指南

interspeech-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
99
本指南为参加INTERSPEECH会议的学者提供的工作成果（如代码、模型、音频样本）提交和评估的最佳实践。它详细阐述了从匿名评审到正式发布的整个流程，重点涵盖了可复现性要求、数据许可合规、语音伦理考量，以及如何避免泄露身份信息的注意事项。
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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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严谨证明流程编排器

proof-orchestrator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
65
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。
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Caveman 云证据审查

caveman-evidence-review
JuliusBrussee/caveman
445
对 Caveman Cloud 证据进行只读审查，涵盖成本、Cave Score、工作流、追踪、延迟、错误、路由和节省。用于回答 Caveman 发现了什么或 LLM 花费去向的问题。结论基于当前数据并引用追踪 ID。
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议会多模型外部评审

council-multi-model
affaan-m/ECC
104
在议会工作流生成综合草案后，可选添加一次外部 Codex 批评性评审。适用于高影响、模糊的决策，通过独立模型尝试打破共识。发送压缩评审包前需获得用户明确同意，如实标注跨提供商或同提供商关系，外部调用在沙箱中执行，不可用时标记评审缺失。
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智能体生命周期工作流编排器

agent-launcher-orchestrator
alirezarezvani/claude-skills
189
这是一个为Claude管理智能体（CMA）设计的全生命周期编排器。它根据用户设定的单一目标，自动将流程路由至不同的阶段（如访谈、迭代、定时运行），并将最终的计划编译成可执行的工作流（包括单次运行、循环迭代或定时任务），实现从概念到部署的全流程管理。
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机器学习训练工作流编排

ito-training
affaan-m/ECC
371
本技能负责编排复杂的机器学习训练工作流，用于专用的计算集群。它管理着从预训练、微调到强化学习等多个阶段，通过验证不可变的训练清单、最新的资源配额和多级确认门控机制。该技能是一个规范的作业提交接口，重点强调了执行前的安全、幂等性以及资源有效性验证。
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