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Apple HIG用户体验交互模式

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南是Apple Human Interface Guidelines (HIG)的权威参考，详细阐述了跨越各种交互场景的最佳实践。内容涵盖了最小化模态、提供清晰反馈、数据输入、渐进式引导、分享和拖放等核心原则，旨在指导开发者设计出符合平台习惯、流畅且专业的移动应用用户体验。

单细胞基因组深度学习工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。

脑成像数据结构管理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

用于管理神经科学和生物医学数据集，确保数据标准化和可重复性。该技能涵盖了数据的组织、查询、验证和各类模态（如MRI、EEG、PET等）的格式转换，帮助用户将原始数据转化为符合BIDS标准的结构。

多媒体论文相关工作写作指南

acmmm-related-work

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南指导作者撰写ACM多媒体论文中的“相关工作”部分。它强调如何系统性地定位跨模态贡献，要求作者不仅要覆盖所有相关的单模态领域（如视觉、音频、语言），更重要的是明确追踪跨学科的创新点，并遵循学术规范，如交叉模态的贡献描述、双盲引用和会议来源核验。

ACM多媒体论文选题指南

acmmm-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用，从而决定其最适合投稿的顶级会议（如ACM MM、CVPR、ACL等）或期刊，避免单一模态的误投。

ACM多媒体论文写作风格指南

acmmm-writing-style

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。

语音研究会议投稿选择指南

interspeech-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员判断其语音相关的研究贡献（例如声学、韵律、语音信号分析等）最适合投稿的学术会议。通过“模态测试”和子领域匹配，指导用户选择最合适的投稿平台，避免将文本型研究投给语音专业会议，反之亦然。

DALI短地址配置器

dali-short-address-commissioner

sickn33/agentic-awesome-skills

系统配置DALI和DALI-2（IEC 62386）照明总线：发现设备、解决地址冲突、分配短地址（0-63）、编程组和场景、配置DT8颜色控制以及安排应急电池测试。适用于搭建、扩展或排查DALI安装。

苹果 HIG 交互模式

sickn33/agentic-awesome-skills

提供 Apple 人机界面指南的交互与用户体验模式，涵盖启动、反馈、模态、通知、搜索、设置、拖放等，帮助设计符合 Apple 平台的直观应用体验。

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