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多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官，负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家，防止任务重复和冲突。更重要的是，它强制执行严格的质量门检查（如代码测试、文件差异检查），确保结果可靠，并提供心跳监测机制追踪任务进程。

持续主动责任督促

这是一个以日本企业“詰め”文化为基础的技能，督促助手在失败后不断尝试不同思路、查阅原典、验证前提，主动扩展检查范围、拾遗补缺，确保交付的结果经过端到端的验证与反省。

AI提示安全评估

ai-prompt-engineering-safety-review

github/awesome-copilot

对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

安全数据与上下文管理

clade-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户如何负责任地使用Claude API，解决数据隐私和上下文长度限制问题。核心功能包括：对文本中的个人身份信息（PII）进行脱敏处理；实现高效的对话历史精简（Conversation Trimming），确保上下文窗口不溢出；并指导用户了解数据保留策略，确保API调用过程符合隐私合规要求。

人工智能伦理与负责任AI审查

ai-ethics-review

mohitagw15856/pm-claude-skills

此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险，提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档，适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。

学术研究产出物提交指南

acl-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

FAccT会议论文定位指南

acm-conference-on-fairness-accountability-and-transparency

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能是为目标投稿ACM FAccT（公平性、可问责性和透明度）会议的作者准备的。它指导用户如何将普通的AI/CS论文重构和定位，使其符合负责任AI的范式。内容涵盖了论文的结构、所需证据强度、社会技术背景融入，帮助作者提高投稿成功率。

负责任的NLP可复现性核查表

eacl-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本核查表用于审计自然语言处理（NLP）研究论文，确保文章中的所有结论和声称（例如超参数、计算资源、提示词、数据来源等）都具有充分的证据支持和可复现性。它严格遵循学术界的高标准，旨在提高AI研究的透明度和严谨性。

EACL论文提交审核指南

eacl-submission

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份针对向EACL提交论文的作者的全面预提交审核指南。它详细覆盖了格式合规性（如内容页数限制、必填“局限性”部分）、严格的匿名化要求、强制性声明（如负责任的NLP清单）以及关键的提交流程和时效性陷阱。使用本文档确保论文满足所有学术会议的要求，避免初审阶段被拒。

EMNLP投稿审核与指南

emnlp-submission

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本指南全面概述了向EMNLP（通过ACL Rolling Review）投稿论文的严格要求。内容涵盖模板合规性、长短篇幅限制、必备的局限性声明、双盲匿名化技巧、负责任NLP检查表填写以及防范引用幻觉等关键步骤。使用本指南确保投稿符合会议最新的学术规范。

负责任AI项目投稿路径选择

facct-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法，帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献，防止负责任AI的伦理论述流于表面。

AI学术论文投稿流程管理

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这是一份用于管理跨学科、负责任人工智能论文投稿的综合项目流程指南。它提供了一个详细的倒推时间表，涵盖了从初步摘要注册、文献回顾到修改、定稿提交和最终会议展示的每一个关键里程碑，特别强调了伦理考量和学术规范流程。

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