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AI驱动的开发规范循环

ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
474
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。
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管理思虑流程帧队列

accint-frames
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
该技能用于管理和处理ACC系统的思虑队列（brain_frames）。它允许用户列出待处理的、已检查点的工作帧，获取上下文，进行推理，并通过特定命令提交持续的解决方案。适用于需要迭代、持续处理AI工作流的场景，确保工作流的连续性和准确性。
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LoRA模型空间构建与发布

huggingface-lora-space-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
264
该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop
affaan-m/ECC
270
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。
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成本感知LLM流水线

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
435
在保持质量的前提下控制LLM API调用的成本。该模式结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变预算追踪、仅重试暂时性错误的窄逻辑以及提示词缓存。适用于调用LLM API的应用、处理复杂度各异的批量任务，以及需要预算门禁的生产系统。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/ECC
260
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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学术研究产出物提交指南

acl-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南详细介绍了NLP研究论文的证据包（如代码、数据集、提示词、模型输出）的打包和提交要求。它强调了科研的可复现性、如何遵循负责任的NLP清单，以及在学术会议（如ACL）上进行匿名化处理和后续公开发布的完整流程。
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ACL论文评审流程模型

acl-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
360
本模型详细描绘了顶级自然语言处理会议（如ACL）的完整学术论文评审周期。它涵盖了从初次提交（ARR周期摄入）到同行评审、作者回应、元评审、到最终的会议定稿和决策（主会、Findings或拒绝）的全过程。内容解析了审稿人、领域主席等各个角色的职责，为作者提供了关于如何战略性地管理和提交论文的专业指导。
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自然语言处理论文投稿定位指南

acl-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了一套从选题到投稿的战略规划流程。它指导作者如何确定研究的核心语言学贡献、选择最合适的学术会议或期刊（如ACL、EMNLP），并优化论文的篇幅和焦点，确保论文在投入写作前具备最佳的学术定位和影响力。
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机器人学论文补充材料提交指南

corl-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本文档详细介绍了顶级机器人会议的补充材料提交规则和最佳实践。内容涵盖视频、附录、代码和数据等多个方面，指导作者了解不同的提交通道、严格的技术要求（如视频大小限制、匿名化处理），以及从评审阶段到最终印刷版（Camera-Ready）的完整过渡流程，确保所有论证材料的规范性。
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自然语言处理论文实验证据规范

eacl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本指南旨在帮助作者构建顶级自然语言处理（NLP）会议论文中严谨的实验证据部分。它强调了报告的科学性和可信度，要求在实验设计中包含公平的基线模型、明确的统计学控制（如方差、显著性测试）、数据污染检测以及详细的人工评估流程。确保您的研究结论是经过严格审计的。
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任务经验记忆加载与引导

experience-loader
volcengine/OpenViking
385
本技能用于加载和应用相关的历史经验记忆，以指导任务执行流程。它指导用户进行严谨的经验筛选过程：通过查询、应用严格的适用性和排除条件（门控），并强调将实时获取的事实置于首位，适用于处理复杂的、多意图的对话任务。
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