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会议纪要与结构化工作流

granola-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工作流通过预设模板、自定义配方（recipes）和预会上下文，帮助用户结构化和标准化会议记录。非常适用于销售通话、站会、一对一回顾和项目规划等多种场景，确保会议纪要的完整性、一致性和专业性。

屏幕工作流自动技能生成

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过本地 screenpipe 守护进程观察屏幕活动，聚类重复的研究工作流，与现有技能比对，并为尚未覆盖的模式自动草拟新技能或组合配方。检测与脱敏全程在本地运行，敏感数据不出本机。

自主工件优化

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能利用假设树优化技术，自主迭代改进代码、模型或工作流。通过开发/测试评估器防止过拟合，协调子代理在隔离环境中运行实验。适用于优化训练配方、智能体或数据管道，无需人工监督。

数据驱动的营销预算优化

budget-optimizer

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

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。

实时广告预算节奏追踪器

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

本工具提供跨多个连接广告平台（如Google、Meta、TikTok等）的实时支出追踪和深度分析。它能将当前的消耗速度与预算目标进行对比，预测期末总花费，并及时提醒预算超支或严重不足的风险。系统还会基于CPA、ROAS等效率指标，智能推荐资金重新分配方案，帮助营销人员最大化广告投资回报率。

提升视觉论文可复现性标准

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在提高计算机视觉（CV）领域的学术论文可复现性。它详细说明了如何通过使用计算报告表（CRF）、维护详细的实验配方账本，以及严格记录所有训练超参数、随机种子和方差分析等方法，确保研究结果的严谨性和可验证性。

AI研究可复现性指南

eccv-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份针对计算机视觉和AI论文的权威指南，旨在指导作者如何确保研究结果具有最高的可复现性。内容涵盖完善的训练配方记录、模型依赖的精确版本锁定（Foundation-model pinning）、以及对结果方差的诚实报告，确保学术成果的透明度和可验证性。

学术研究成果件包评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南是为作者准备已接受的学术论文的成果件包评估流程。它详细指导如何打包代码、数据追踪和测试平台配方，确保成果件具备永久公开可访问性，从而争取获得功能性、可用性和可复现性等荣誉徽章。内容涵盖了从结构化打包到撰写README的完整流程，确保研究成果的高标准可复现性。

可复现信息检索研究物证构建

sigir-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供信息检索（IR）领域学术论文的物证打包与提交规范。它详细阐述了可复现性的严格要求，包括必须包含TREC格式的运行文件、判断集（qrels）和索引配方。涵盖了代码库结构、审稿人匿名化处理、数据出处追踪和结果可审计性，确保提交结果可以由任何人使用标准工具复核。

WACV论文可复现性指南

wacv-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在提高学术论文（尤其是涉及系统应用的论文）的科学可复现性。它要求作者建立详细的“配方账本”，记录所有报告指标的生成过程，包括数据分割、超参数、设备型号和环境约束，确保论文与实际代码/模型之间零漂移同步。

结构化多步骤工作流模板

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

这是一个用于构建复杂、多阶段命令（“配方”）的模板。它通过强制设置“上下文校验检查点”，确保在执行任何步骤之前，所有先决条件都得到明确验证。这极大地提高了自动化工作流的可靠性和可预测性，适用于流程复杂的任务。

LoRA演示空间构建器

huggingface-lora-space-builder

sickn33/agentic-awesome-skills

为用户提供的LoRA在Hugging Face Spaces上构建并发布Gradio演示。该技能会生成定制化的交互式应用，包含合适的控件、加载方式和推理配方，并发布为私有空间。

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