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CopilotKit智能体应用开发指南

foundry-hosted-agent-copilotkit

github/awesome-copilot

本指南专为使用CopilotKit前端和运行在Azure AI Foundry上的Microsoft Agent Framework（MAF）构建的智能体Web应用提供深度开发支持。它覆盖了高级功能，包括添加和控制工具、集成人工审核流程（HITL）、构建生成式UI、管理共享状态、调试事件流以及安全地部署代理更新。本技能适用于现有项目的维护和扩展，不用于全新项目搭建。

AI研究可复现性最佳实践

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份关于提升AI研究可复现性的最佳实践指南。文章详细介绍了在顶级AI会议上，如何为不同的贡献类型（如算法、理论、多智能体系统和数据集）提供足够详实的证据链。它指导研究者收集如伪代码、随机数种子、完整证明和公开数据集等关键信息，从而将研究的可靠性等级提升至“令人信服”的水平。

AAMAS多智能体系统投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南是为投稿至国际自主智能体和多智能体系统会议（AAMAS）的作者准备的。它帮助作者从策略角度定位论文，强调自主智能体、多智能体学习、博弈论交互和去中心化决策等核心主题。内容涵盖了投稿的框架构建、证据展示要求和风险评估，确保研究重点符合会议的专业领域。

会计经济学理论假设构建

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一个系统化的会计研究理论框架，帮助研究人员将简单的关联性观察升级为基于经济学原理的严谨假设。它指导用户使用代理理论、信息经济学和正会计理论等概念，识别经济摩擦、明确行为主体及其激励，从而得出具有方向性和可证伪性的先验预测，显著提升研究的理论深度和学术价值。

会计研究理论与机制构建

jar-theory-development

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了为高级会计期刊构建实证可测试假设的严格理论框架。它指导用户将研究假设从非经济学构建链转移到信息经济学、代理理论和合同摩擦等核心经济理论。核心步骤包括明确识别经济摩擦、定义主体优化问题，并推导出具有条件限制的、可检验的预测，确保研究具有坚实的经济学基础。

机构经济理论模型构建

jleo-theory-model

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于将复杂的制度性论证（如交易成本、产权、委托代理问题）转化为严谨、可检验的经济理论模型。它指导研究者如何根据目标期刊的要求，精炼模型规模、从制度角度论证假设的合理性，并确保模型的比较静态分析是最终可供实证检验的核心产出。

目标任务书生成与拆解

KKKKhazix/khazix-skills

该功能将用户提出的高层想法或目标，系统性地转化为一份结构化、可执行的“任务书”。它涉及深入研究、代码库实测验证、流程拆解以及严格的格式控制。最终输出是一块可以直接粘贴给AI Agent运行的单一代码块，确保任务的完整性、可追溯性和非作弊性，适用于复杂的项目规划和任务自动化。

OpenViking 上下文记忆管理插件

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volcengine/OpenViking

该插件集成了OpenViking上下文数据库，为OpenClaw代理提供强大的长期记忆、会话存档和语义召回功能。它允许代理查询、管理持久化知识库，显著增强了AI对话的深度和复杂工具的使用能力。

任务经验记忆检索与指导

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volcengine/OpenViking

该技能用于在执行复杂任务时，从OpenViking经验库中检索和注入相关的操作记忆。它特别适用于涉及工具调用、代码修改或多步骤决策流程的场景。通过检索历史成功经验，模型能够增强上下文感知能力，从而提高任务的准确性和执行一致性。

OpenViking资源与文件系统管理

volcengine/OpenViking

本技能旨在指导代理执行OpenViking CLI环境中的完整资源和文件系统操作。它覆盖了数据全生命周期管理，包括添加、导入、导出、备份、恢复资源，以及执行标准的本地文件系统操作（如列出、查找、写入和删除）。当用户需要管理上下文、搜索数据或执行复杂命令序列时使用。

开源威京技能全生命周期管理

volcengine/OpenViking

用于指导和自动化调用 OpenViking 的 `ov skills` 命令组，实现技能的全生命周期管理。支持从本地目录、Git 仓库或 GitHub URL 等多种来源安装、列表、搜索、更新、删除和验证技能。适用于需要自动化部署或发现系统可用能力场景。

数据、代码和材料可及性检查

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于确保科学论文达到最高的重现性标准。它要求作者系统地记录所有必要的科学数据（如基因序列、蛋白质结构）、将自定义分析代码存档并获取DOI，以及详细说明独特试剂和材料的共享计划。这是保证研究结论可靠性的关键步骤。

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