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模型上下文衰减模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入解析大型语言模型在处理长上下文时，性能衰退的几种可预测模式。内容覆盖了“中心信息遗忘”、“上下文污染”、“信息干扰”等核心现象。帮助开发者诊断AI代理的性能瓶颈，并指导如何设计出更健壮、更可靠的长文本处理系统。

高管AI代理间协作协议

alirezarezvani/claude-skills

本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。

Cohere成本优化与用量控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能集提供了管理和优化 Cohere API 成本的综合策略。它指导用户如何通过模型分级、设置Token预算、优化Embedding存储以及建立实时用量监控系统，有效控制AI应用运行的API开销，确保成本可预测性。

监测模型提取与隐私泄露攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在提供一套全面的检测框架，用于识别和防御滥用推理API的AI攻击，如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露，帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API，或进行预部署红队演练，以评估模型面临的实际安全风险。

编排自定义AI智能体框架

该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。

AAAI相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性，区分与现有文献（包括已发表和最新的arXiv工作）的区别，满足不同AI领域审稿人的期望，确保论文的贡献点清晰有力。

AAMAS成果物评估指南

aamas-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为学术论文（尤其针对AAMAS）提供了一套完善的成果物打包流程，用于支持多智能体系统（MARL）和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现，内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议，而不能仅是模型本身，以保证学术评审的严谨性。

自然语言处理论文投稿定位指南

acl-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了一套从选题到投稿的战略规划流程。它指导作者如何确定研究的核心语言学贡献、选择最合适的学术会议或期刊（如ACL、EMNLP），并优化论文的篇幅和焦点，确保论文在投入写作前具备最佳的学术定位和影响力。

ACM多媒体会议投稿定位指南

acm-international-conference-on-multimedia

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能旨在指导作者评估其计算机科学手稿是否适合投稿至ACM多媒体国际会议（ACM MM）。它提供了一套完整的策略，帮助作者在多模态、检索和媒体应用领域，精准地“定位”和“包装”论文的贡献，以满足顶级学术会议的审稿要求和发表范式。

AISTATS学术会议投稿策略指南

artificial-intelligence-and-statistics

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为作者准备投稿AISTATS会议论文提供专业指导。它帮助作者评估论文的贡献是否具有统计学基础，如何重构文章的叙事，并指导作者增强理论深度和实验证据，以适应顶级AI统计会议的审稿要求。

ACML会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份为投稿至亚洲机器学习会议（ACML）的作者提供的全面指南。本技能旨在帮助作者评估稿件是否适合该顶级会议，指导如何重塑论文结构、理解核心贡献类型（如算法、定理、基准），并确保论文的证据标准符合区域顶级AI/ML会议的要求。适用于投稿策略制定和目标会议选择。

CLEF会议投稿策略与定位

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为目标投稿CLEF会议的作者提供全面的投稿策略。它帮助作者将自然语言处理和信息检索的研究，精准地定位为符合会议要求的贡献类型，包括完善证据链、基准设计和严格评估方法，确保论文符合顶会评审的预期。

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