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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack

github/awesome-copilot

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。

CoRL投稿论文主题选择指南

corl-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。

CVPR补充材料提交指南

cvpr-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份为计算机视觉会议（如CVPR）撰写和提交补充材料的权威指南。文章详细区分了核心研究主张（必须放在正文）和支持性证据（应放在补充材料），包括完整的消融实验、数学推导和视频结果。内容涵盖了匿名化、视频证据处理、以及避免常见的提交错误，帮助作者优化投稿质量。

NLP论文最佳投稿路线规划

eacl-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为研究人员提供了选择NLP项目最佳投稿会议的决策框架。它帮助用户评估项目是否适合EACL、ACL、EMNLP等顶级会议，并综合考虑了研究范围、贡献类型、时间节点以及长短论文的适用性，确保论文能投递到最合适的学术平台。

人工智能论文可复现性指南

ecai-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供针对顶会（如ECAI）的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式：理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设，而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出，并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪（Provenance Pinning）。同时，也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。

AI研究论文结构化撰写指南

emnlp-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别，旨在确保论文的评审过程清晰、完整，并最大化研究成果的可复现性和说服力。

机器学习理论投稿定位指南

colt-topic-selection

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本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。

INTERSPEECH论文补充材料撰写指南

interspeech-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为作者提供了关于如何为INTERSPEECH论文准备和组织补充材料的专业指导。它清晰界定了核心可审查内容与可选辅助材料（如音频演示、扩展分析）之间的区别，强调主论文必须独立完整。内容涵盖了音频素材的精选、版面布局和审稿流程的最佳实践，助您最大化论文影响力。

语音研究会议投稿选择指南

interspeech-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员判断其语音相关的研究贡献（例如声学、韵律、语音信号分析等）最适合投稿的学术会议。通过“模态测试”和子领域匹配，指导用户选择最合适的投稿平台，避免将文本型研究投给语音专业会议，反之亦然。

国际机器人研究期刊投稿定位指南

the-international-journal-of-robotics-research

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于帮助作者定位和修改基础性、概念性强的机器人学研究，使其适合投稿至国际机器人研究期刊(IJRR)。它评估稿件的深度、通用性和概念框架，指导作者将单一演示结果重构为推动领域发展的通用原则。同时，帮助作者在IJRR和T-RO等顶级期刊之间做出选择。

计算机视觉论文投稿会议指南

wacv-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

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