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深度学习可复现性审计指南

iccv-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为学术研究人员提供了实现和公开深度学习模型可复现性的全面指导。内容涵盖了从基础模型到前沿AI的各个方面，包括协议固定、数据集版本追踪、硬件规格记录以及结果方差报告等，旨在确保研究成果在多年后依然具有高度的可验证性，满足顶级会议的复现性要求。

Claude代码使用监控仪表板

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

ccboard是一个全面的TUI/Web仪表板，专用于监控和管理Claude Code的使用情况。它可以提供统一的可视化界面，用于追踪Token消耗、分析详细成本、浏览会话历史，并实时监控MCP服务器状态，帮助用户进行资源规划和成本控制。

构建可审计证据地图

build-evidence-map

github/awesome-copilot

该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据，确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留，支持严谨的批判性审查。

Caveman 云证据审查

caveman-evidence-review

JuliusBrussee/caveman

对 Caveman Cloud 证据进行只读审查，涵盖成本、Cave Score、工作流、追踪、延迟、错误、路由和节省。用于回答 Caveman 发现了什么或 LLM 花费去向的问题。结论基于当前数据并引用追踪 ID。

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