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搜索并行，共找到 8 条记录

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编程前系统调研工作流

affaan-m/everything-claude-code

这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。

多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer

alirezarezvani/claude-skills

本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式，构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制，并对长流程的上下文和成本进行严格控制，确保AI系统的稳定性和可扩展性。

竞态条件与并发漏洞测试手册

yaklang/hack-skills

这是一份针对Web应用高级安全测试的实战手册，专注于竞态条件和TOCTOU（时间检查到时间使用）漏洞。它指导用户通过发送高度同步、并行的请求来利用非原子性的状态变更操作，例如优惠券兑换、余额扣除或单次奖励领取。适用于寻找应用程序授权和交易完整性方面的缺陷。

编程前系统调研工作流

这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。

高性能并行计算论文投稿指南

acm-international-symposium-on-high-performance-parallel-and-distributed-computing

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南专为目标投递至高性能并行和分布式计算会议（如HPDC）的计算机科学作者设计。它帮助作者评估论文的会议适用性，指导论文从期刊或预印本体裁重塑为符合顶级会议要求的叙事结构，并确保证据和贡献点符合业界标准，以优化投稿策略。

并行系统实验设计指南

ppopp-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了设计顶级并行系统和算法评估实验的严格方法论。它强调贡献必须同时满足“双重标准”：既要证明并发正确性（如线性可观察性），也要证明可量化的可扩展性（如强/弱扩展）。内容涵盖了建立强基线、测量规范（如方差、线程固定）以及应对高性能计算领域审稿人质疑的详细操作流程。

并行性能论文可复现性指南

ppopp-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档详细阐述了如何确保并行计算性能论文具有科学的可复现性。由于并行结果极度依赖于硬件架构、拓扑结构和运行时环境，因此必须全面记录所有细节，包括CPU/GPU规格、互连技术、线程亲和性策略、随机种子和编译器标志。核心在于证明性能的‘增长趋势’是稳健的，而非依赖于特定机器的绝对数据。

并行计算论文投稿指南

ppopp-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员确定其并行和并发计算工作最合适的学术投稿平台。它通过核心问题“是并行性是重点，还是只是背景设定？”来界定PPoPP等顶级会议的适用范围。使用此框架区分专注于并行算法、编译器优化、并发理论还是硬件微架构的贡献，确保论文能够投到最匹配的会议。

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