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ACL学术论文写作风格指南

acl-writing-style
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355
本指南旨在帮助作者修改自然语言处理（NLP）和计算语言学论文，使其符合ACL等顶级会议的学术要求。核心在于强调任务导向、论证的严谨性、在大型语言模型（LLM）时代限定和量化技术贡献，并指导如何进行结构性压缩和提升学术说服力。
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FAccT会议论文定位指南

acm-conference-on-fairness-accountability-and-transparency
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485
本技能是为目标投稿ACM FAccT（公平性、可问责性和透明度）会议的作者准备的。它指导用户如何将普通的AI/CS论文重构和定位，使其符合负责任AI的范式。内容涵盖了论文的结构、所需证据强度、社会技术背景融入，帮助作者提高投稿成功率。
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智能用户界面会议投稿指南

acm-conference-on-intelligent-user-interfaces
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
143
本指南是为目标投递ACM智能用户界面会议（IUI）的作者准备的。它帮助评估论文的适用性，指导如何完善范围，理解证据要求，并为与AI增强交互、自适应系统或用户建模相关的论文进行学术定位。
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人机交互会议投稿定位

acm-ieee-international-conference-on-human-robot-interaction
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
347
本工具旨在帮助作者为ACM/IEEE人机交互（HRI）顶级会议进行稿件定位。它指导作者判断论文是否适合该会，如何调整叙事角度，以及需要哪些用户研究或交互贡献的证据，是投稿前的战略规划和范围校准工具。
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ACM多媒体会议投稿定位指南

acm-international-conference-on-multimedia
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
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。
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图形学论文会议投稿定位指南

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453
本指南为目标投递ACM SIGGRAPH Asia的作者提供全方位的战略定位支持。它帮助评估计算机图形学稿件的适用性、所需的证据链（如视觉证据、消融实验）以及结构调整，确保稿件达到该顶会旗舰级的创新标准。适用于投稿策略制定、稿件重构以及与相关顶级会议的对比定位。
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多媒体实验设计与审核指南

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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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多媒体研究结果可复现性指南

acmmm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助研究人员确保多媒体领域的实验结果具备高度可复现性。它详细阐述了从代码提交、数据版本、媒体预处理参数到硬件环境记录等关键步骤，确保独立评审人员能够重现论文报告的全部结果。
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ACM多媒体论文选题指南

acmmm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用，从而决定其最适合投稿的顶级会议（如ACM MM、CVPR、ACL等）或期刊，避免单一模态的误投。
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ACM多媒体论文写作风格指南

acmmm-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
126
这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。
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模型团队编排工作流

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Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
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该系统是一个三层模型团队的编排器，专为超出单个模型处理能力的复杂、大规模任务设计。它通过任务分解、并行执行和强制验证循环来确保结果的准确性。适用于需要研究多个竞争对手、执行多阶段计划或管理迭代AI开发流程等场景。
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构建最小化AI智能体技能栈

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github/awesome-copilot
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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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