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多智能体协同工作流初始化

用于初始化一个具备防漂移机制的多智能体群组。适用于需要多个（3个或以上）协调工作的复杂大型项目任务，例如功能实现、跨模块重构或安全审计。它支持多种拓扑结构，确保多个AI代理能够安全、高效地进行并行协作和任务分解。

数学前沿进展投稿指南

advances-in-mathematics

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本技能为投稿至《Advances in Mathematics》的纯数学研究提供了全面的指导。它详细介绍了期刊的高标准、广阔的研究范围（包括代数、拓扑、数论等）、所需的证明严谨性、格式要求和投稿清单。适用于评估您的工作是否适合这个高标准、广范围的学术期刊。

几何与拓扑研究评估指南

geometry-and-topology

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这是一份针对投稿至顶级几何与拓扑学期刊的数学手稿评估指南。它详细阐述了该领域（包括低维拓扑、辛几何和几何群论等）对研究范围、证明严谨性、论证深度和结构规范的最高要求。

网络系统结果可复现性指南

nsdi-reproducibility

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本指南提供了网络系统研究结果实现高可复现性的高级方法论。它指导研究者捕获关键的“物证”记录，包括网络拓扑、流量轨迹、系统配置和运行详情，确保所有已发表的结果都是可验证的，而非依赖于临时的实验条件。强调记录“特征化方差”，为学术研究提供了严谨的追溯框架。

并行性能论文可复现性指南

ppopp-reproducibility

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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。

SIGCOMM论文成果验证与复现指南

sigcomm-artifact-evaluation

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本指南为网络研究人员提交SIGCOMM会议论文成果提供了详细流程。它指导用户如何封装代码、缩小拓扑、替代流量和固定运行环境，目的是让审阅者能够独立验证并复现论文的核心实验结果，确保学术结论的可靠性。

网络研究可复现性规范

sigcomm-reproducibility

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本指南为网络研究人员提供了确保实验结果可复现性的全流程规范。它详细指导如何记录网络拓扑、流量、配置参数和运行环境（四大账本），确保论文中的所有数据和结论都可以被社区成员重现和验证，从而提升研究的严谨性和可信度。

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