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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。

AAMAS相关工作定位与新颖性审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。

机器人论文“相关工作”撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

该指南详细指导作者如何在顶级的机器人学会议（如ICRA）撰写“相关工作”部分。内容涵盖了全面的文献综述方法、跨多个研究领域的文献查阅策略、处理同时期工作（arXiv）、如何在双匿名评审机制下进行自我引用，以及如何将论文的创新点精准定位在学术竞品和商业系统之间，确保论证严谨性。

IJCAI论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能为目标国际顶级AI会议（如IJCAI）的作者提供全面的投稿策略指南。它帮助作者从文章贡献点、跨领域相关性、证据链等方面进行重构和优化，确保稿件符合顶会审稿人的期望，提高投稿成功率。

法律场景角色模拟器

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lawve-ai/awesome-legal-skills

这是一个复杂的框架，用于模拟跨越租户法、商业合同、初创企业纠纷等多个法律领域的交互场景。它特别适用于演示AI驱动的法律初步分流系统、培训员工如何负责任地使用AI，或创建法律技术演示的真实原型。请注意：本技能仅用于教育和演示目的，不提供任何法律建议。

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