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学术论文审稿助手

academic-paper-review

bytedance/deer-flow

针对论文审稿、研究评估或总结类请求，提供结构化的学术评审分析，涵盖摘要、方法、贡献、文献定位与改进建议，适用于各个研究领域的上传 PDF 或链接资料。

智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

LLM追踪导出与行为分析

github/awesome-copilot

该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。

芬兰语AI文风自然化

finnish-humanizer

github/awesome-copilot

分析芬兰语文本中的26种AI痕迹（12种芬兰语特有、14种通用），并按照 Finnish 写作习惯重写，适用于 humanize 请求与 .md/.txt 编辑场景。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

github/awesome-copilot

Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。

凤凰评估工具包

github/awesome-copilot

Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

多智能体协作与流程管理

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agentscope-ai/QwenPaw

该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务（如数据分析或报告生成），并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

深度伪造检测与媒体溯源

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Prat011/awesome-llm-skills

该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。

多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS

该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。

AI智能体自进化引擎

capability-evolver

Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

PyTorch图神经网络框架

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。

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