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深度研究需求提示生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求，转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题，确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性，适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。

智能体自我评估与反思系统

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本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。

永续自主智能体框架

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本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。

定义认知模式与智能体决策

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用于定义和管理智能体（Agent）的认知模式。它可以将复杂的推理策略，如决策树、思维链（CoT）等，结构化地固化为系统流程。这有助于构建能够逐步分解问题、持续学习和优化决策的智能系统。

SkillOpt-Sleep：智能体离线自我进化

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SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”，使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话，挖掘重复任务，并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中，并通过严格的验证门控机制，只采纳真正有效的、可增量的改进，从而提高代理的长期工作能力。

多智能体博弈实验审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。

语言模型论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。

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。

AI学术论文补充材料撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了顶级AI学术会议的论文补充材料撰写规范。它指导用户如何区分主文、技术附录、代码数据和重新提交材料，强调文件分离、匿名化处理，确保核心论文的自洽性、可复现性和高质量提交。

OpenClaw长期记忆插件配置与部署

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TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件，实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置（如召回阈值、向量嵌入）以及故障排查，确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

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