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模型网关：多模态大模型路由

routerbase-model-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口，用于将请求智能路由到多个大型语言模型（如GPT、Claude、Gemini等）。它帮助开发者简化多模型调用流程，实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换（Fallback），并支持复杂的多模态任务管理。
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自动化软件工程实验评估规范

ase-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份为研究人员和审稿人设计的自动化软件工程（ASE）评估指南。它详细说明了进行科学、严谨和可复现的评估所需的各项规范，包括使用真实的软件系统、搭建公平的工具基线、进行组件隔离的消融研究（Ablation），并要求明确定义验证机制和完整的数据溯源记录，确保评估结果的可靠性。
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大语言模型评估严谨指南

colm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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COLM论文写作风格指南

colm-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了为人工智能领域的学术论文撰写和修改的专业指导。它教会作者如何采用一种以测量和证据为核心的严谨学术文风，确保论文的论述具有严格的范围界定（仅限于测试的模型和规模），并遵循顶级会议的规范，避免过度营销和夸大其词。
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ICSE研究可复现性与可验证性

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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详细介绍了在顶级学术会议（ICSE）投稿中，如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策，撰写准确的数据可用性声明，并记录所有实验的完整来源（Provenance），确保研究结果经得起独立审查。
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学术研究可复现性与证据链指南

icsme-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为学术研究人员提供了一套系统性的方法论，用于确保论文的成果具备高水平的可复现性和可验证的证据链。它详细指导如何管理数据可用性声明、固定研究证据的来源（Provenance Pinning），并实现研究结论与原始证据的精确映射，以满足顶级学术会议的严苛要求。
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Genkit Dart AI开发工具包

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evanca/flutter-ai-rules
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Genkit Dart是一个专为Dart和Flutter应用设计的AI开发工具包。它提供统一的接口，用于构建复杂的AI智能体、定义数据流和集成主流大语言模型（LLMs），支持代码生成、结构化输出和复杂工作流，是Dart领域构建AI应用的核心工具。
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跨版本符号迁移与二进制差分

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能用于跨版本符号迁移和二进制差分。当您需要将旧版本的符号或逆向结果快速迁移到新版本时使用。核心是通过LLM进行结构化差异比对，将旧版已有的符号信息（如函数名、偏移量）批量、程序化地应用到新版二进制文件，尤其适用于PDB缺失、程序更新或需要快速定位函数新偏移的场景。
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AI大模型安全测试与红队演练

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zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一套全面的框架，用于对大型语言模型（LLM）和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计，确保AI系统在生产环境中的健壮性。
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语音指令结构化优化

voice-refine
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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适用于将口述、语音备忘录或语音转文字的冗长、非结构化文本，转化为清晰、高效、结构化的AI提示词。它会自动去除口头禅、重复和无关内容，并组织成包含“背景”、“目标”、“约束”等标准的Prompt格式，极大提高提示词的准确性和LLM的理解效率。
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