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智能体记忆系统架构

agent-memory-systems

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入探讨了智能体（AI Agent）的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构（CoALA模型：语义、情景、程序性记忆）的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制，选择合适的向量数据库和嵌入模型，从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。

数字 DNA 思维画像

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

乔治·辛顿深层学习专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。

模拟Yann LeCun AI专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级角色扮演技能，模拟了卷积神经网络（CNN）的发明者之一Yann LeCun的知识体系和思考风格。当用户需要深入讨论深度学习、机器学习理论、AI发展史，或需要一位极具学术严谨度和批判精神的专家视角时使用。它能根据提问者的水平，提供从生活类比到复杂伪代码的定制化解释。

论文自动改进循环

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

对已生成的论文执行两轮"评审→修改→重新编译"的自动改进循环。使用 GPT-6-Astra 大模型，每轮以全新评审线程评估论文以避免评分虚高，自动修复理论不一致、弱化过度声明、补充缺失内容并改善呈现质量，最终在论文目录生成改进日志，适合论文初稿生成后的自动润色与深度打磨。

严谨数学证明撰写

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该工具专注于为机器学习和人工智能理论撰写和验证复杂的数学证明。它能够系统地帮助用户构建定理结构，识别所有显式假设，进行可行性三级筛选，并确保证明中的每一步逻辑推导都具备严格的数学依据。

杀伤论证对抗评审

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通过双线程对抗评审压力测试论文：第一位评审撰写最强的200字拒稿备忘录，第二位评审逐点辩护并标记未解决的关键问题。适用于理论论文投稿前或回复审稿意见前，提前暴露最可能致命的审稿攻击点。

AI智能考前辅导系统

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本技能是一款智能考试辅导助手，能够将零散的教材、历年真题和学习笔记，自动转化为一份结构化、高优先级的学习路线图。它覆盖了理论、计算、选择题、编程和实验等所有考点类型，并按照“简单→中等→困难”的难度顺序进行规划，助力用户进行高效、有针对性的复习和知识盲区填补。

多智能体博弈实验审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。

自然语言处理论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

AISTATS学术会议投稿策略指南

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本指南为作者准备投稿AISTATS会议论文提供专业指导。它帮助作者评估论文的贡献是否具有统计学基础，如何重构文章的叙事，并指导作者增强理论深度和实验证据，以适应顶级AI统计会议的审稿要求。

COLT论文证明证据评估指南

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本指南指导作者如何为COLT会议撰写理论论文。由于会议不设正式的“证据包”评估环节，因此本书强调将证明附录作为核心“证据”。内容涵盖了如何构建可验证的证明日志、如何严谨地追踪数学常数和外部理论结果，确保论文的理论严谨性。

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