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多智能体AI编排工作流

ruflo
ruvnet/ruflo
425
Ruflo是一个强大的跨智能体编排层，旨在管理复杂的、多步骤的AI编程工作流。它支持协调大规模智能体群，利用语义搜索管理持久化记忆，并使用30多个专业插件执行复杂的任务流。适用于需要协同努力的大规模开发、系统基准测试和深度研究等场景。
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编码代理上手引导与辅导

help-me-get-started
data-goblin/power-bi-agentic-development
381
这是一个为初学者设计的、人性化的AI编码代理上手引导工具。它模拟了导师辅导的流程，为用户提供结构化的环境设置帮助和深入的概念解释。它包含两种模式：简洁的设置指导和深入的知识学习。适用于初次使用代理、理解核心AI概念（如模型、提示词、工具）或审计现有配置的场景。
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智能体开发环境诊断

improve-my-agent-setup
data-goblin/power-bi-agentic-development
321
本技能为智能体开发环境提供全面的健康检查。它能系统地审计技能、上下文、内存、工具、配置和工作流程习惯等所有组件，找出效率低下的点和改进空间。通过详细报告和分步修复指导，帮助用户持续优化其智能体工作环境，确保系统精简高效。
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SkillOpt-Sleep：智能体离线自我进化

skillopt-sleep
alirezarezvani/claude-skills
283
SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”，使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话，挖掘重复任务，并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中，并通过严格的验证门控机制，只采纳真正有效的、可增量的改进，从而提高代理的长期工作能力。
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RuView智能体与RVF系统集成

ruview-rvagent
ruvnet/RuView
199
用于将智能体（Agent）的流程能力深度集成到RuView的传感系统（RVF）中。该技能允许智能体读取、推理和响应来自BFLD事件、生命体征和姿态估算等跨组件的实时传感数据。适用于构建自动护理响应、复杂事件协商和保持可审计智能体状态的场景。
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AAMAS成果物评估指南

aamas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南为学术论文（尤其针对AAMAS）提供了一套完善的成果物打包流程，用于支持多智能体系统（MARL）和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现，内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议，而不能仅是模型本身，以保证学术评审的严谨性。
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AAMAS论文终稿准备指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细指导作者如何将接受的、匿名的会议投稿转换为最终的、公开的终稿版本。内容涵盖去匿名化（如恢复作者信息、致谢）、更新会议元数据、处理多智能体论文的版面重排，以及如何在不扩大核心贡献的前提下融入评审阶段的承诺，确保稿件符合严格的出版标准。
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多智能体博弈实验审计指南

aamas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

aamas-related-work
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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增强交互结果的可复现性

aamas-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南提供了确保复杂交互结果（尤其是多智能体系统和博弈论）可复现性的最佳实践。它详细规定了证明、实验设置（包括参与者、对手、随机种子、计算资源）所需的证据，并强调了文章宣称的成果与实际产出物之间的一致性。这对于学术投稿至关重要。
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AAMAS会议审稿流程指南

aamas-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了AAMAS顶级学术会议的同行评审流程。它涵盖了从初次投稿、技术评估（如正确性、意义和严谨性）、作者反驳到程序主席最终决策的完整学术过程。适用于准备投稿或需要理解多智能体系统研究成果发表标准的学者。
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多智能体主题选择与投稿指南

aamas-topic-selection
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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