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艺术史学投稿工作流指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

此工作流路由系统是艺术史学术论文投稿流程的中央协调器。它将作者引导通过从选题、学术定位、视觉分析、证据收集到最终投稿的复杂多阶段流程。该系统特别强调并管理了图像版权和使用权限这一常常被忽视且耗时的关键步骤，确保作者不会将此步骤拖延到最后。

OpenPIV 流场速度分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 OpenPIV 分析粒子图像测速（PIV）图像对，提取二维速度场，进行预处理、互相关、向量验证与异常值替换，并计算涡量、应变率和湍流统计量，适用于流体力学与流动可视化实验。

数据与代码公开可及性要求

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档遵循开放科学原则，指导研究人员满足期刊强制的开放数据和代码公开要求。需将所有原始数据、分析代码和图像等材料存入公共、可追溯的存储库（如Zenodo、GEO），并使用DOI或登录号进行引用，杜绝仅使用“可应要求获取”的声明。

媒体隐写分析与取证

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一款用于媒体容器（如图像、音频、视频、文档）的专业隐写分析技能。它用于取证和CTF挑战，帮助用户深入检查元数据、LSB、Alpha/Palette通道，以及附加的载荷和伪影，以在不进行盲目破解的情况下重构隐藏的秘密信息。

Azure AI 内容安全 Java SDK

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sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Azure AI Content Safety SDK for Java 构建内容审核应用，涵盖文本与图像分析、伤害类别、严重性级别及阻止名单管理。

Azure AI 内容安全 SDK

azure-ai-contentsafety-ts

sickn33/agentic-awesome-skills

用于 Azure AI 内容安全的 TypeScript REST SDK，可分析文本和图像中的有害内容，管理自定义阻止列表，并实现内容审核。

Azure AI 内容理解服务 Python SDK

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sickn33/agentic-awesome-skills

Python SDK 用于 Azure AI 内容理解服务。支持从文档、图像、音频和视频文件中提取多模态内容。提供预构建分析器用于 RAG 和自定义字段提取，适用于自动化工作流。适合构建 AI 驱动的应用程序。

Azure AI 视觉图像分析

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sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Azure AI Vision 图像分析 SDK for Java 构建图像分析应用，支持图像描述、OCR 文本提取、对象检测、标签、人物检测和智能裁剪等功能。

Azure视觉图像分析

azure-ai-vision-imageanalysis-py

sickn33/agentic-awesome-skills

Azure AI Vision 图像分析 Python SDK，提供图像描述、标签、对象检测、OCR、人物检测和智能裁剪，适用于计算机视觉与图像理解任务。

Figma 自动化工具集

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sickn33/agentic-awesome-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Figma 操作，涵盖文件/组件分析、图像导出、设计 Token 提取、评论与版本导航以及团队项目浏览等场景，并要求先查询工具架构。

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