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法律文书平白语言翻译器

plain-english
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
331
本工具可以将复杂的法律合同和协议中的专业术语（法律腔）转化为普通人能理解的平白语言，目标阅读水平为八年级。它不仅逐条翻译，还会标记出那些故意模糊、隐藏义务或超出常理范围的高风险条款，帮助非法律专业人士清晰了解合同的真实含义和潜在风险。
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提示词与技能优化器

prompt-improver
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
本技能用于全面分析和改进插件提示词、技能定义及命令指令。它从清晰度、安全性、有效性、完整性和简洁性五个维度进行评估，提供详细的评分卡和可操作的重写建议，确保内容符合最佳实践，提升AI性能。
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智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation
affaan-m/ECC
281
本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。
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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/ECC
293
优化和改写 AI 提示词，提升结构清晰度与模型输出质量，适用于各类大语言模型任务与应用场景。
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AAAI相关工作撰写指南

aaai-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
417
本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性，区分与现有文献（包括已发表和最新的arXiv工作）的区别，满足不同AI领域审稿人的期望，确保论文的贡献点清晰有力。
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ACM多媒体论文写作风格指南

acmmm-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
126
这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。
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计算语言学会议投稿定位

annual-meeting-of-the-association-for-computational-linguistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
264
本工具为作者提交ACL会议论文提供全面的指南。它帮助作者定位论文的学科契合度，确保手稿具备清晰的语言学或建模贡献，并指导如何构建满足顶级计算语言学会议要求的证据链和结构，是论文投稿策略的必备参考。
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英国机器视觉会议投稿策略指南

british-machine-vision-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
69
本指南为目标投稿英国机器视觉会议（BMVC）的作者提供专业支持。它帮助评估计算机视觉论文的适用性，提供从文章构架、论证证据、结构优化等多个维度进行深度辅导，确保研究贡献能清晰、专业地呈现给领域专家审稿人，提高投稿成功率。
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AI研究论文结构化撰写指南

emnlp-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
119
本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别，旨在确保论文的评审过程清晰、完整，并最大化研究成果的可复现性和说服力。
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机器学习研究成果物评估

iccv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
279
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。
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ICLR学术论文写作风格指南

iclr-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
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。
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机器学习论文相关工作定位指南

icml-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
317
本指南为作者提供了撰写机器学习学术论文的方法论，帮助作者在顶会（如ICML、NeurIPS）的背景下，准确定位研究新颖性。它指导如何处理大量现有文献、同主题的同期提交工作，并清晰阐述本文与现有工作的技术差异点（Delta）。
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