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搜索构建器，共找到 66 条记录

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Together AI Webhook事件处理器

together-webhooks-events

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于处理来自Together AI的异步Webhook事件。它允许开发者构建健壮的、事件驱动的机器学习（ML）工作流。通过订阅这些Webhook（例如微调完成、批处理结果、模型弃用），可以避免频繁轮询API状态，从而实现高效的自动化ML部署和监控。

通用研究知识结构化编译器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。

AI/ML安全专家攻击手册

yaklang/hack-skills

本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。

智能体自治协作协议

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。

多智能体GAN风格应用构建器

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这是一个受GAN启发的先进多智能体开发框架。它将产品规划、代码生成和严格评估分离为Planner、Generator和Evaluator三个角色。通过构建对抗性反馈循环，该工具能使项目在迭代过程中达到专业级的生产质量，远超单一AI工作流的能力。适用于复杂的全栈应用开发。

进化AI策略表面进行优化

本技能用于运行自动化进化流程，系统性地优化AI代理框架（Harness）的七个核心策略表面（如规划器、上下文构建器、评审器等）。通过变异这些策略并进行沙箱评分，可以识别出关键的性能提升点，从而在无需重新训练基础模型的情况下，实现高效的配置调优和性能基线确立。

机器学习理论相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细指导理论机器学习论文如何撰写“相关工作”章节。它强调从定性描述转向定量证据，要求用户构建对比表格，系统性梳理不同知识领域（如统计学、复杂性理论）的先验工作和开放问题，从而确保研究贡献和创新点达到最高的学术严谨度。

构建严谨的人工智能研究证据

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

ECAI论文产出物与可复现性指南

ecai-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文为提交至ECAI会议的作者提供关键指南，指导如何构建可信且可复现的研究成果。指南特别强调，论文的可复现性证据应融入论文和补充材料，而非依赖独立的“产出物徽章”。它详细说明了根据不同的研究贡献类型（如理论、机器学习）所需附带的证据形式。

ICLR学术论文写作风格指南

iclr-writing-style

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助将技术正确的机器学习草稿，转化为适用于ICLR及OpenReview的高可读性学术论文。它指导作者将核心的学习-表征洞察放在最前端，明确贡献类型和局限性，优化摘要和引言的独立可读性，并构建清晰的审稿人验证路径，确保论文在公开评审环境中达到最佳的学术影响力。

人形机器人会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一个为人形机器人领域的学术论文准备的投稿策略工具。它指导作者如何从技术角度（如全身控制、具身证据和感知集成）重新构建和定位论文，确保其符合该顶会的要求。内容涵盖了投稿的范围、必须提供的证据类型，并指导如何将论文与其他机器人会议区分开来。

顶级机器学习会议论文定位策略

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本指南为目标顶级AI/ML会议（如ICML）的作者提供完整框架。它涵盖学术定位、识别核心机器学习贡献、构建论文叙事结构（问题、时代背景、新颖点），并建立了严格的证据标准，包括基线对比和消融实验。此外，还指导作者如何将工作与周边会议（如NeurIPS, ICLR）进行有效区分。

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