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口述思维到结构化摘要的审核

thinking-out-loud
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
288
该技能用于处理非结构化的、漫无目的的口述输入（如语音记录或头脑风暴），将其转化为结构化的“回声”审计报告。它会捕获用户的核心目标、已确定的决策、开放问题，并隔离模型所有的推测，确保用户审核的是模型真正的理解，而非表面疑问。适用于在开始构建任何东西前，精炼模糊的想法。
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人工智能科学可复现性指南

uai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。
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UAI会议投稿策略与定位指南

uncertainty-in-artificial-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
173
本技能为目标投稿《不确定性人工智能会议》（UAI）的作者提供专业指导。它专注于如何构建论文的学术叙事，强调概率推理、因果推断和不确定性建模等核心贡献点。该指南帮助用户校准论文的定位，弥补证据不足，并提供与AISTATS、IJCAI等顶级AI会议的比较视角，以优化投稿策略。
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WACV成果物评估与提交指南

wacv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
466
本指南指导作者为WACV论文准备两份成果物：用于匿名审阅的包和公开发布的版本。它强调不仅仅报告准确率，还必须确保可复现系统级别的性能指标（如延迟、功耗）和跨轮次修改的一致性。
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学术论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为学术论文（特别是计算机视觉领域）的“相关工作”部分提供了结构化指导。它教作者如何战略性地定位研究贡献，覆盖包括领域文献、并发工作、现有方法等多个知识面，确保论文能清晰地界定研究的独特创新点，遵循严格的双盲评审规范。
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WACV论文可复现性指南

wacv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在提高学术论文（尤其是涉及系统应用的论文）的科学可复现性。它要求作者建立详细的“配方账本”，记录所有报告指标的生成过程，包括数据分割、超参数、设备型号和环境约束，确保论文与实际代码/模型之间零漂移同步。
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WACV论文双轮评审流程模型

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制，包括第一轮的评审结果（接收、修改重投、拒绝）、可选的反驳阶段，以及第二轮的最终决策。内容强调，作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善，而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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计算机视觉论文投稿会议指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员确定其计算机视觉论文的最佳投稿会议。它详细阐述了WACV（强调应用）与其他主流会议（如CVPR, ICCV）的定位差异。核心在于指导作者判断其贡献是源于实际应用场景下的约束，还是源于核心算法的理论突破，并指导如何选择最合适的投稿轨道。
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Cirq：量子电路模拟与编程

cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架，用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化，并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成，是开发量子算法的理想工具。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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临床AI模型卡片生成

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maziyarpanahi/openmed
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用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed
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该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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