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搜索 多语言 ，共找到 177 条记录
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多语言内容质量评分器

multilingual-score
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
262
该工具提供综合评分，用于验证本地化或翻译内容的发布质量。它全面评估技术准确性（如格式、占位符、长度比例）、内容可读性、品牌声调一致性以及目标市场的合规性。使用此工具将主观判断转化为结构化的、可重复的质量保证流程。
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带品牌语气的营销内容翻译

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indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该功能可智能地将营销内容翻译到多种语言，自动选择最合适的翻译服务（如DeepL、Sarvam AI、Google Cloud等）。它不仅进行字面翻译，更通过跨文化创意重写（Transcreation）分析，保留品牌独特的语调、情感和市场效果，确保全球推广的一致性。整个流程包含质量评分、合规性检查和专业术语管理。
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多媒体论文相关工作写作指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本指南指导作者撰写ACM多媒体论文中的“相关工作”部分。它强调如何系统性地定位跨模态贡献，要求作者不仅要覆盖所有相关的单模态领域（如视觉、音频、语言），更重要的是明确追踪跨学科的创新点，并遵循学术规范，如交叉模态的贡献描述、双盲引用和会议来源核验。
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构建最小化AI智能体技能栈

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github/awesome-copilot
182
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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比较文学学术写作指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
本指南为撰写比较文学类学术论文提供要求和框架指导。它强调论点必须建立在跨越多个国家和语言传统的比较之上，而不能仅是装饰性的并置。涵盖了世界文学、翻译研究、跨语言分析等前沿领域，帮助作者确保作品达到高水平的学术标准。
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NLP论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
本指南提供专业方法，指导撰写NLP论文的“相关工作”部分。重点是将这一章节从简单的文献罗列提升为具有论证性的、与自身工作形成清晰对比的论述。指导作者如何正确引用权威来源、处理最新前沿进展，并确保涵盖跨语言和多资源领域的文献。
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EACL论文写作风格指南

eacl-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
473
本指南旨在帮助研究人员修改用于顶级NLP会议（如EACL）的论文。它强调建立清晰的“任务-空白-方法-结果-范围”叙事结构，用数据而非断言来量化结果，进行详细的错误分析，并指导作者如何保持学术的严谨性、匿名性和多语言的清晰度，适用于投稿润色。
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跨框架学术文献定位

lang-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
477
本技能指导学术论文的文献定位部分撰写，旨在帮助作者跳脱出单一子领域，将研究贡献置于跨越多个语言学框架的宏大理论辩论中。通过公平地参与和调和不同的理论观点，确保论点的普遍性和影响力，以适应顶级综合性期刊的要求。
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语言学研究设计规范

lang-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
429
本指南提供了一套方法论标准，用于论证语言学手稿的实证设计。它涵盖田野调查、语料库构建、音系学、类型学比较等多个子领域，旨在确保研究的证据基础透明、严谨，并且能直接支撑理论假设。适用于需要系统性地论证数据收集方法和证据有效性的场景。
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编程语言机制评估与测试指南

pldi-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
58
本指南提供了编程语言及编译器学术评估的最佳实践流程，适用于PLDI等顶级会议。内容涵盖选择有说服力的基准测试集、建立强大的基线对比、设计机制消融实验，并测量运行时间、编译时间和内存等多个性能指标，确保研究结论的科学性和可复现性。
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多媒体网页项目构建

awesomewebpagemetaskill
opensquilla/opensquilla
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根据用户给定的主题、受众、语言、风格和媒体偏好，通过梳理需求、调研、规划、获取媒体、生成文件、打包、校验、修复并交付使用指引，构建一个本地多媒体网页项目。
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完整的持续集成流程

ci-all
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
222
这是一个自动化的完整持续集成（CI）流程，是提交 PR 前必不可少的步骤。它能自动执行多语言（如 Python, Node.js, Rust）的本地单元测试和类型检查，完成分支推送，并返回目标 CI 平台（如 GitHub Actions/GitLab）的实时状态和链接。它极大地简化了开发人员在 PR 前的准备工作。
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