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创建项目文件夹上下文文档

folder-specific-claude-and-agents-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
260
用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。
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多智能体团队构建器

team-builder
affaan-m/ECC
331
这是一个交互式的工具，用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域（如工程、市场营销）选择多个角色，然后以并行模式启动它们。最后，它会整合所有智能体的独立分析结果，生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。
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结构化GitHub拉取请求代码评审

github-review-pr
feiskyer/claude-code-settings
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这是一个结构化的多智能体工作流，用于对GitHub的拉取请求（PR）进行深度代码评审。它模拟了多个领域专家的视角进行全面分析，负责处理PR的可用性检查、大型代码差异收集和上下文整合。通过结合并行评审员的发现和历史讨论记录，提供高信号、可操作的反馈，确保代码在合并前达到最高质量。
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AAAI会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
147
本指南帮助作者为顶级的通用人工智能会议（如AAAI）定位和优化学术论文。它指导作者如何明确研究范围、构建核心贡献论点、提供充分的实验证据（如消融实验、基线对比），并与相关领域和其他顶级会议进行战略性比较，确保论文符合会议评审标准。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
107
本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。
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多智能体主题选择与投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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自动化实验与仿真设计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能提供一套严谨的学术实验设计方法论，专为控制理论、机器人和智能系统领域设计。指导用户如何从研究问题出发设计实验，确保理论证明（如稳定性）、建立公平基线、进行消融实验，并提供统计学上的严谨性，帮助文章通过高水平期刊的双盲外审。
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自动控制与自动化论文定位指南

aas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能旨在指导研究人员判断选题是否符合《自动化学报》的学科定位。它详细界定了控制理论、模式识别、机器人和智能系统等领域的边界，帮助作者明确自身贡献的控制/自动化核心主线，避免因主题超范围或缺乏新意而被初审退稿。
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《自动化学报》学术论文写作规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本规范指导您撰写投稿至《自动化学报》的科技论文。详细覆盖了报道性摘要（目的/方法/结果/结论）、中英文关键词、公式与图表规范、参考文献的GB/T 7714著录等多个方面，确保您的稿件在控制理论、机器人和智能系统领域符合学术出版的专业和格式要求。
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持续学习会议投稿定位指南

conference-on-lifelong-learning-agents
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本工具是为持续学习和终身智能体研究设计的，用于指导作者如何为CoLLAs会议（持续学习智能体会议）进行定位和重构投稿内容。它帮助作者评估论文是否符合该领域对非平稳学习、适应和记忆的特定证据要求，指导撰写文章如何精准地匹配顶级计算机科学会议的评审视角。
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AI论文相关工作撰写指南

ecai-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
453
本指南提供顶级人工智能会议（如ECAI）论文撰写“相关工作”部分的专业指导。它教用户如何覆盖广阔的AI领域（包括符号、学习、多智能体等），采用“Delta-first”方法精准定位研究的增量贡献，并严格遵守会议规定的篇幅限制和双盲评审规范。
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AI研究可复现性与透明度规范

facct-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
463
这是一套针对人工智能和数据科学领域的高标准学术指南。它指导研究者如何系统性地提升研究的透明度和可复现性，重点要求发布并记录原始数据、训练模型和定性研究的证据。通过使用数据表、模型卡等机制，确保所有研究结论均可被第三方进行全面审计和验证，从而提高学术研究的严谨性和可信度。
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