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搜索 NSE ，共找到 92 条记录
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顶尖语义知识检索系统

memory-search
ruvnet/ruflo
225
这是一个顶尖的记忆知识检索系统，提供多维度的搜索策略。它支持默认语义匹配、混合搜索（稀疏+密集）、用于复杂推理的多跳知识图谱RAG，以及利用查询扩展、时效性权重和MMR去重的高级智能搜索。适用于从大型、复杂的知识库中提取细致、多样化和时效性强的信息，并支持跨多个知识域检索。
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响应深度与令牌预算控制

token-budget-advisor
affaan-m/ECC
107
该技能能够在AI生成答案前进行拦截，让用户主动控制所需回答的深度、长度和令牌预算。它通过分析用户输入和内容复杂性，估算出最佳的响应范围，并引导用户选择合适的详细程度（如25%的简洁版、50%的适度版等），确保输出结果精准符合预期。
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RuView智能体与RVF系统集成

ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体（Agent）的流程能力深度集成到RuView的传感系统（RVF）中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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ACL论文评审流程模型

acl-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
360
本模型详细描绘了顶级自然语言处理会议（如ACL）的完整学术论文评审周期。它涵盖了从初次提交（ARR周期摄入）到同行评审、作者回应、元评审、到最终的会议定稿和决策（主会、Findings或拒绝）的全过程。内容解析了审稿人、领域主席等各个角色的职责，为作者提供了关于如何战略性地管理和提交论文的专业指导。
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多媒体实验设计与审核指南

acmmm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
161
本指南为作者提供了提交ACM多媒体论文的严格实验方法论标准。它详细指导如何严谨地验证跨模态（cross-modal）声称，确保所有证据都能支持多媒体的贡献。内容涵盖了隔离融合机制的消融实验设计、用户研究的规范化、与匹配基线的性能报告，以及关于数据集、媒体许可和计算成本的透明化要求。
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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack
github/awesome-copilot
182
本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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顶级会议回复论文写作策略

corl-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
483
本指南为作者提供了撰写顶级AI会议（如CoRL）单页回复论文的策略。它聚焦于如何通过新增的、紧凑的证据（表格/图表）来最大化回复的说服力，而避免冗长的文字辩解。内容涵盖了回复的结构化设计、专业语气维护以及如何针对性地回应评审意见，提升论文被接受的概率。
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AI会议论文作者回应指南

ecai-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
186
本指南指导作者撰写AI顶级会议的单轮双盲作者回应（Rebuttal）指南。内容涵盖了如何精确、简洁地纠正审稿人的事实误读，提供现有工作支持的缺失证据，并构建有力的论证。强调回应必须基于可验证的事实，不应提出新的工作或过度辩论意义。
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视觉实验严谨性审计指南

eccv-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
这份指南为撰写顶级计算机视觉学术论文提供全面的实验设计和审计框架。它详细介绍了如何执行“匹配基座公平性测试”、“六个月陈旧度检验”和系统性消融实验，帮助作者确保实验结果的稳健性、可复现性，从而有效应对高水平同行评审的质疑。
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学术会议论文评审策略

iclr-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
69
本指南提供了一个全面的框架，帮助用户规划大型学术会议（如ICLR）的评审流程策略。内容涵盖了双盲评审周期、作者回应技巧、公开与私密讨论的管理，以及理解永久可见性如何影响最终决策。适用于准备高风险学术投稿的作者和审稿人。
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ICML会议论文回复指南

icml-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
330
本指南指导作者如何在顶级机器学习会议（如ICML）的匿名评审环境下撰写策略性、专业的回复和讨论稿。内容涵盖了如何根据论文的健全性、新颖性、意义和可重复性等维度，有针对性地处理审稿人的异议，并在严格的保密约束下最大化回复效果。
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ICML论文投稿全流程管理

icml-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
308
该技能用于指导ICML论文从头到尾的整个生命周期。它涵盖从主题选择、稿件撰写、实验准备、OpenReview投稿、同行评审、作者回复到最终定稿等所有关键阶段，帮助用户跟踪项目风险和最新的官方会议政策。
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