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提示词优化器

prompt-optimizer
affaan-m/ECC
297
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。
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投资组合优化与再平衡

trader-portfolio
ruvnet/ruflo
114
本技能提供了一个完整的投资组合优化流程，利用均值-方差引擎和神经网络模型。它可以根据设定的风险目标，计算出最优的资产配置权重，并进行全面的风险评估。最终生成详细的再平衡交易计划，实现专业的量化投资管理。
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市场数据神经网络模型训练

trader-train
ruvnet/ruflo
128
该工具用于在时间序列市场数据上训练和评估高级神经网络模型（包括LSTM、Transformer和N-BEATS）。它支持生成带置信区间的预测结果，并能比较不同架构的性能表现，适用于量化交易研究和金融预测。
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数据驱动的营销预算优化

budget-optimizer
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
58
该工具利用历史和实时数据，对多渠道的营销预算进行科学优化。它深入分析各渠道的效率和边际效益，模型化衰减曲线，生成最优预算分配方案。帮助用户最大化投资回报率（ROI），并制定包含风险评估和分阶段执行计划的完整落地策略。
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生成专业营销提案

client-proposal
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
318
本工具用于为营销机构撰写专业、结构化的提案书、方案或演示文稿。它涵盖了提案所需的全部要素，包括战略分析、服务范围、KPI目标、定价模型和法律条款等，旨在帮助机构赢得新业务或深化现有合作关系，确保提案内容专业且极具说服力。
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实时营销仪表盘自动化生成

live-dashboard
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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本工具能够自动连接多源营销数据（如Google Analytics、广告平台、CRM等），并根据您设定的业务模型（SaaS、电商、B2B等）自动配置仪表盘、核心指标和图表。提供实时、全方位的营销性能概览，无需手动数据拉取和报告生成。
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学术期刊数据分析与可复现性要求

ajps-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。
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开源科学与研究透明度

cogpsych-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
440
本指南详细介绍了学术出版领域所需的严格研究“可重复性”和“透明度”标准。它要求作者不仅共享数据，更必须提交能够重新生成报告结果的模型代码、分析脚本和材料，并使用DOI等永久标识符进行归档，确保符合顶级期刊的出版标准。
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地球系统科学数据论文评估

earth-system-science-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本指南用于评估和指导将原始地球系统数据集（如观测数据、模型输出）作为主要成果进行发表的论文。它强调数据必须是可重用、公开且具有持久DOI，并要求提供完整的生成过程、严格的质量控制和详细的文档，确保数据产品本身的科学价值得到充分认可。
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实验经济学理论预测建模

expecon-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
249
本指南提供了一个结构化框架，用于将行为学或博弈论理论转化为实验经济学（ExpEcon）领域可量化、可检验的预设假设。它指导研究者如何定义实验博弈、推导出基准预测，并构建竞争性理论模型，从而生成需要实验设计来明确判断的比较静态假设。适用于需要用设计来严格检验理论的学术论文。
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人类关系理论建构指南

humrel-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
76
本指南旨在指导用户构建人类关系（HR）领域的理论框架。它强调理论贡献必须是实质性的，要求研究者超越简单的概念模型（constructs），深入挖掘生成性的社会机制。核心在于识别行为主体、社会结构和过程逻辑，并明确理论的适用边界，确保理论的深度和可预测性。
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自然语言生成会议投稿定位

international-natural-language-generation-conference
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
该指南旨在帮助学术研究人员针对国际自然语言生成会议（INLG）优化论文投稿策略。它详细指导作者如何精确地定位研究贡献、构建必要的证据链（如严格的评估和可控性指标），并确保稿件在自然语言生成、对话和大型语言模型等领域符合顶级计算机科学会议的标准和要求。
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