jarvis-paper-interpreter：把推荐系统论文写成结构化深度解析稿
jarvis-paper-interpreter 是 SkillHub 社区技能（@user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter，v1.0.0，knowledge-management），无需 API Key。面向推荐系统/计算广告 arXiv 论文：从 ar5iv 拉取全文，按 Jarvis 六段模板生成深度解析 Markdown，提取 Figure1 架构图并完成校验，输出至 /tmp。本文说明触发边界、工作流、skillhub 安装命令及 Cursor/Claude/Codex 的 skills 目录。
阅读全文cheng_rec_llm_skills：推荐广告与大模型技术情报推送
cheng_rec_llm_skills 是 SkillHub 社区技能（@user_d28b18a4/chengrecllmskill，v1.0.0，ai-agent），通过 SKILL.md 定义推荐广告与大模型两条线的每日情报流程：微信与知乎深度长文检索、GitHub 开源趋势扫描，以及日更、月总结与历史回溯输出格式。标签 requires_api_key=false。本文说明其监控目标池、任务 A/B 检索语法与安装命令（skillhub install --dir），并提示对 OpenClaw、/data/monitoring_log.md 的依赖与落地注意。
阅读全文DSH 插件：dsh-recsys-pipeline (推荐/排序流水线)
`satan9394/dsh-recsys-pipeline` 是一个 DeepSeek Harness (DSH) 的推荐系统流水线插件。该插件受 `agents` 项目启发，提供了一套结构化的六阶段框架，旨在解决推荐与排序任务流程松散、难以复现的问题。开发者可通过 GitHub 获取源码，将其加入工作目录即可启用。由于插件以当前进程权限运行，使用前需仔细检查源码安全性。
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