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OpenRouter API 用量与成本分析

openrouter-usage-analytics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于全面追踪和分析 OpenRouter API 的使用量和成本。它可以收集每次请求的关键数据点，包括总成本、提示和完成的 token 数量、延迟时间及使用模式。适用于构建成本控制仪表盘、优化AI支出或生成详细的使用报告。

Plotly 交互式图表

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Plotly 是 Python 交互式图形库，适合数据探索、仪表盘与汇报，支持提示、缩放、动画和多种导出格式。

网页结构化数据提取

browser-extract

本技能用于从渲染的网页中提取结构化数据，包括文本、表格和属性值。它增强了传统爬虫能力，要求所有提取的字符串必须经过AIDefence的PII和提示注入安全检测，确保数据安全。支持创建可复用的提取模板，并能进行单次查询。

NLP可复现性最佳实践指南

acl-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。

自然语言处理学术产物打包指南

emnlp-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了专业的学术成果打包流程。它详细指导如何收集和呈现数据集、提示词、评分代码和输出结果，确保研究的完全可复现性和可追溯性。遵循这些最佳实践，可以显著提升论文在顶级会议上的透明度和可信度。

NLP实验设计与审核指南

emnlp-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了设计、审计和报告NLP实验的严格标准，特别针对EMNLP等顶级学术会议的要求。内容涵盖基线公平性检查、数据污染审计、统计显著性测试、提示词敏感性分析以及结构化人工评估协议，确保研究结果科学可信、可复现且方法论严谨。

自然语言处理研究成果物文档化

naacl-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了NLP研究成果物（如数据集、模型、提示词等）的打包和文档化最佳实践，以满足学术会议的严格评审要求。核心内容包括数据来源追溯、确保实验可复现性，以及规范处理社区或原住民语言等敏感数据的伦理指南。

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