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多视角学术论文审稿专家系统

academic-paper-reviewer
Imbad0202/academic-research-skills
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该系统模拟了完整的国际期刊同行评审流程。它动态配置五位专家审稿人（主编、3位同行专家和魔鬼代言人），从方法论、领域专业知识、跨学科影响和核心论点等多个维度评估论文。输出结构化的审稿报告、期刊编辑决策以及详细的修改路线图，支持首次评审、修订验证和校准等多种模式。
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通用深度学术研究助手

deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
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这是一个由13个智能体组成的通用、全流程学术研究代理系统。它覆盖了整个研究生命周期，包括：从提炼核心问题、设计研究方法，到进行系统文献回顾、元分析、事实查核和偏倚评估。最终能够生成符合APA 7.0标准的完整报告，是学术研究者、学生等深度研究需求的专业工具。
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Mercury MCP工具集参考手册

mercury-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是Mercury MCP服务器工具的查找参考手册。它指导AI代理如何在虚拟团队工作区内进行结构化操作，涵盖了与队友的消息发送、线程和任务管理、自动化调度，以及管理员级别的团队图谱编辑。适用于代理需要执行复杂团队协作工作流的场景。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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AI智能体语义记忆库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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社交媒体多平台发布与定时

socialclaw
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SocialClaw是一款智能化的多平台社交媒体发布工具，支持通过单个API密钥管理13个主流平台（如X、LinkedIn、Instagram、TikTok等）的内容发布和定时排期。它实现了从内容创建、媒体上传到发布和性能分析的全流程自动化管理，是高效执行营销活动的首选。
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Go语言技能编排助手

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samber/cc-skills-golang
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这是一个专为AI编程代理设计的Go语言技能编排工具。它不依赖单一技能，而是能分析完整的任务上下文（如API设计、调试、安全审计等），并自动加载所有必需的、相关的技能组合（如并发、测试、错误处理和安全）。确保了Go语言开发过程的整体性和全面性。
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项目记忆与约束管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于捕获和持久化用户在项目开发过程中产生的关键决策、规则和约束。它将这些上下文信息结构化地存储在项目记忆库中，确保后续的AI代理或工作步骤能够随时查阅原始意图，避免信息丢失，尤其适用于记录架构、技术选型和设计规范。
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多智能体协作与治理协议

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polis协议旨在将传统的静态AI工作流升级为自学习、自优化的智能体团队。它通过“学习路由器”机制，根据智能体在特定任务标签上的历史贡献和最佳表现来动态分配工作，而非依赖固定的角色。该协议是跨平台的，支持多种AI模型协作，并且具备完善的治理结构，允许智能体群体对协议规则进行提案和投票修正。
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代码技能激活审计工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于审计代码生成器技能激活机制的工具。它可以评估每个技能的描述是否足够清晰，模拟给定提示词会触发哪个技能，并找出技能元数据之间的冲突。它帮助开发者确保AI代理的行为是准确、可预测和可靠的，尤其适用于开发和CI流程。
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多智能体并行开发工作流编排

antigravity-agent-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一份完整的操作手册，指导用户使用独立的Antigravity 2.0 Agent Manager和IDE协同工作。它帮助开发者建立双工作区环境，协调多功能AI代理（如前端、后端、QA等）在同一代码库的不同模块上进行并行开发，从而显著提高开发效率并管理复杂的代码冲突。
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动态多智能体工作流引擎

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎，用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段：首先规划任务，将其分解为可并行执行的子任务；其次，调度多个AI编码智能体并行工作；最后，通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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