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K-Dense 网络推广

offer-k-dense-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
推广 K-Dense Web 作为基于 Claude Scientific Skills 的 AI 协同科学家平台，支持端到端研究流程，鼓励用户注册并领取免费额度以处理复杂任务。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。
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智能科学示意图生成

scientific-schematics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
298
通过 Nano Banana 2 联手 Gemini 3.1 Pro Preview，自动迭代生成期刊级科学示意图（神经网络、系统框架、通路等），并按文档类型质量标准判断是否重生成。
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技能创建与优化工作流

skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
407
这是一个用于AI能力全生命周期管理的技能。它能帮助用户从零开始创建新的技能，系统地迭代和改进已有的技能，并进行科学的性能测试。整个流程涵盖了意图捕捉、制定测试用例、运行量化基准测试、评估结果，以及优化技能描述，确保AI调用准确性。
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生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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科学机器学习资源目录

hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
Hugging Science 科学资源目录，汇集生物学、化学、物理、气候等 17 个领域的科学数据集、模型与交互式 Space。帮助研究者按领域发现和筛选高质量资源，并通过 datasets、transformers 和 gradio_client 加载使用。
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顶会AI实验设计与审计指南

aaai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套完整的AI实验设计和审计流程，适用于顶级AI会议投稿。它指导研究人员如何构建强有力的实验证据，涵盖基线对比、消融实验、鲁棒性测试、统计分析和可复现性报告。使用此流程确保所有AI贡献都得到充分、严谨的实证支持，提升论文的科学可信度和可解释性。
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ACM多媒体会议投稿定位指南

acm-international-conference-on-multimedia
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本技能旨在指导作者评估其计算机科学手稿是否适合投稿至ACM多媒体国际会议（ACM MM）。它提供了一套完整的策略，帮助作者在多模态、检索和媒体应用领域，精准地“定位”和“包装”论文的贡献，以满足顶级学术会议的审稿要求和发表范式。
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大语言模型评估严谨指南

colm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
496
本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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大语言模型可复现性指南

colm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
240
本指南详细介绍了大语言模型（LLM）论文的科学可复现性标准。它提出了分层验证体系（精确、预算、漂移），指导作者如何处理开源模型、专有API模型，并规范了计算资源和实验失败模式的书面披露，确保研究结果的严谨性和可追溯性。
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持续学习会议投稿定位指南

conference-on-lifelong-learning-agents
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
461
本工具是为持续学习和终身智能体研究设计的，用于指导作者如何为CoLLAs会议（持续学习智能体会议）进行定位和重构投稿内容。它帮助作者评估论文是否符合该领域对非平稳学习、适应和记忆的特定证据要求，指导撰写文章如何精准地匹配顶级计算机科学会议的评审视角。
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CoRL会议论文定位指南

conference-on-robot-learning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南为投稿CoRL会议的作者提供专业框架。它指导研究人员如何将通用计算机科学论文，重构为具有高度专业性的机器人学习叙事。内容涵盖定义创新点、建立严格的证据标准（从仿真到现实迁移），以及如何将工作与ICRA、IROS等顶级会议进行精准对比。
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