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GPT图片生成与编辑工具

gpt-image-skill
feiskyer/claude-code-settings
287
该技能利用OpenAI GPT图像API，支持用户从文本描述生成全新图片，或对现有照片进行专业编辑。用户可以指定详细的提示词、宽高比（如横向、竖向）、背景类型和输出质量，适用于艺术创作、Logo设计、概念图生成和高级图片处理。
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编码代理上手引导与辅导

help-me-get-started
data-goblin/power-bi-agentic-development
51
这是一个为初学者设计的、人性化的AI编码代理上手引导工具。它模拟了导师辅导的流程，为用户提供结构化的环境设置帮助和深入的概念解释。它包含两种模式：简洁的设置指导和深入的知识学习。适用于初次使用代理、理解核心AI概念（如模型、提示词、工具）或审计现有配置的场景。
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Gemini图像生成与编辑工具

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feiskyer/claude-code-settings
172
利用Google Gemini API，该技能可根据文字描述生成高质量图像，或对现有图片进行专业编辑。该工具支持多种宽高比和高分辨率输出，适用于各种创意设计、概念图和视觉内容创作场景。
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顶会AI实验设计与审计指南

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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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多智能体博弈实验审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
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。
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多智能体主题选择与投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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自然语言处理实验设计规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南为研究人员提供了设计和审计顶会级NLP实验的全面规范。内容涵盖如何建立可信赖的基准线、确保评估的广度、执行严格的统计检验（如显著性和方差）、控制数据污染，以及如何构建详细的功能性错误分析，确保AI研究的可靠性。
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ACL论文结构与补充材料指南

acl-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
387
本指南为作者准备ACL会议投稿提供详细指导，教您如何有效划分论文内容到正文、必须的局限性声明、可选的伦理声明和补充存档中。学习如何在结构上确保关键发现对审稿人可见，最大化研究的复现性，并为附录设计最佳实践。
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多媒体实验设计与审核指南

acmmm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
161
本指南为作者提供了提交ACM多媒体论文的严格实验方法论标准。它详细指导如何严谨地验证跨模态（cross-modal）声称，确保所有证据都能支持多媒体的贡献。内容涵盖了隔离融合机制的消融实验设计、用户研究的规范化、与匹配基线的性能报告，以及关于数据集、媒体许可和计算成本的透明化要求。
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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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学术AI论文投稿全流程规划

colm-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南为机器学习研究团队规划多场会议（如COLM）投稿过程提供全流程指导。内容详细规划了从主题选择、实验设计、计算资源预留到最终提交的学术出版关键路径。它强调“倒推规划”的重要性，指导用户进行计算预算分配、作者协作管理以及证据链追踪，确保在快节奏的AI研究周期内高效、可重复地完成高质量论文。
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机器学习理论论文数值展示规范

colt-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
本指南为撰写理论机器学习论文（如COLT）的作者提供关于数值内容纳入和设计的详细规范。核心原则是：数值展示必须服务于理论证明，用于可视化已证明的边界、相变或模型分离，而非替代理论推导。强调了绘图的严谨性、报告变异性以及学术诚信。
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