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《纽约时报》风格数据图表帧

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本工具旨在将原始数据或核心结论转化为具有《纽约时报》专业风格的图表帧。适用于制作视频片头、社交媒体卡片或数据报告，强调编辑级的视觉美感、专业排版和错峰动画揭示。

网页搜索与内容获取工具

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本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。

高级视频媒体处理与分析引擎

一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。

ICMR论文投稿定位与策略指南

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本工具为目标投递ACM多媒体检索会议（ICMR）的作者提供全面的战略定位指南。它可以帮助作者评估其多媒体检索、跨模态搜索或表征学习工作是否适合该顶级会议。它详细指导如何重新构建论文贡献点、确定所需证据（如排名指标、基线），以及组织稿件结构以满足ICMR的高标准要求。

ACM多媒体项目成果评估与发布

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细指导用户如何将研究代码、模型、数据集和媒体材料，按照ACM多媒体会议（ACM MM）的规范，准备成不同类型的成果。它区分了匿名评审包和公开发布的要求，涵盖了伦理道德、版权授权、可复现性和专业文档化。

ACM多媒体会议投稿审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一份全面的学术论文投稿审核清单，用于准备提交给ACM多媒体会议（ACM MM）的论文。它涵盖了主题领域选择、格式限制（6-8页）、执行双盲匿名化处理、OpenReview机制管理以及识别常见的拒稿风险点。是准备顶级会议技术论文的作者必备工具。

人类学多媒体展示规范与伦理指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于撰写人类学学术稿件的图表和多媒体展示材料。它强调展示材料必须具备自洽性、学术说服力，并严格遵守伦理规范（如知情同意、文化遗产权利）和版权要求，确保视觉呈现能有效支持研究论点。

新媒体研究数据分析与报告

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为新媒体研究提供了提升分析深度和报告严谨性的方法论标准。它覆盖定性、内容分析和计算分析等多种方法，强调分析过程的透明度、证据可信度，确保所有结论都具有坚实的学术论证基础。

研究伦理与数据透明度指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为新媒体与社会学研究提供了全面的伦理、数据透明度和文档化指导。内容涵盖知情同意、数据去标识化最佳实践、网络爬取法律限制（ToS）以及如何建立高质量的定性或计算研究证据链，确保学术报告的严谨性和可信度。

学术论文补充材料汇编指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了科学会议论文补充材料的最佳实践，旨在确保主论文的自包含性。内容涵盖了如何将原始数据、失败日志和机器人视频转化为可信的证据附件。重点包括媒体匿名化处理、维护存档的完整性，以及构建附录结构以深化信念，同时又不使其成为理解核心主张的必须条件。

网页图片确定性下载器

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opensquilla/opensquilla

该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。

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