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网络安全研究可复现性指南

ndss-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南为网络安全研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它指导用户固定实验环境、处理敏感的网络数据轨迹、维护详细的实验声明账本，确保研究结果具备高度的科学可审计性和可验证性。
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机器学习实验严谨性审计

neurips-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
429
本指南旨在帮助研究人员在提交顶尖机器学习会议论文前，系统性地对实验证据进行压力测试和审计。涵盖了基线模型、消融实验、鲁棒性验证、数据泄露检查等多个环节，确保研究成果具有高度的科学性和可复现性。
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核酸研究期刊投稿指南

nucleic-acids-research
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南旨在帮助作者评估其在核酸生物学、生物信息学、数据库或网络工具方面的研究，是否符合《核酸研究》期刊的要求。它详细介绍了期刊的投稿范围、文章结构、数据验证标准，以及数据库/网络服务器特刊的特殊要求，确保投稿的专业性和完整性。
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OpenPIV流场分析工具

openpiv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
291
基于颗粒图像测速法（PIV）的流场分析工具。该技能用于处理图像对，测量二维流体速度场。功能涵盖交叉相关、向量验证、离群点替换和信号处理，可计算涡度、应变率等流体动力学指标，适用于实验流场可视化。
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运营研究证明与算法方法论

ors-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本技能用于撰写运营研究（OR）论文的理论核心和方法论部分。它指导用户如何从数学角度证明结果的严谨性，选择合适的数学工具（如对偶理论、动态规划、收敛分析）来建立算法的保证性、近似因子和复杂度，确保研究的学术深度和可验证性。
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研究论文结构化导入与知识库构建

ov-add-paper
volcengine/OpenViking
328
这是一个用于将原始研究论文（PDF或URL）自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程：深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证，最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。
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传感系统实证评估设计指南

percom-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南为传感器系统（如活动识别）提供了严谨的实证评估设计和审计框架。它强调了采用跨受试者测试、使用真实人类受试者数据、报告事件级指标（如Macro-F1）来确保结果的可靠性。内容覆盖了从避免数据泄露到构建公平基线，旨在帮助研究人员建立经得起学术质疑、具有高度可信度的实验证据链。
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沉浸式计算可复现性规范

percom-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
333
本规范指导沉浸式计算领域的研究人员，确保基于传感数据的研究成果具有高度的可验证性和可复现性。它要求严格记录数据集可用性、传感数据来源（设备、标注、预处理），并强调跨主体评估和研究论文与实际数据之间的一致性，确保研究成果的科学严谨性。
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运营管理分析与结果报告

pom-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
76
本指南指导撰写运营管理（POM）论文的分析和结果报告部分。内容涵盖严谨的理论证明、进阶的实证识别方法（如双重差分、工具变量）和数据科学验证。核心目标是将统计显著性转化为具有可操作性的运营管理价值，确保研究结论能直接指导业务决策。
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计量经济学定量分析与可复现性

qe-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南旨在指导撰写计量经济学论文时，确保定量分析的严谨性与完全可复现性。它涵盖了结构模型估计（如GMM、MSM）、矩构建、数据清洗和全面的验证检查（如多起点搜索、蒙特卡罗恢复）。目标是构建一套完整的分析流程，确保所有结果都能从原始数据中通过固定环境和文档化的脚本重现，以满足顶级期刊的审核标准。
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放射学期刊投稿指南

radiology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
221
本指南详细阐述了提交医学影像学研究（包括诊断、AI和介入）到顶级放射学期刊所需的严格方法学和报告标准。内容涵盖了诊断准确性报告（STARD）、AI模型外部验证（CLAIM）、样本量和可重复性等关键要求，帮助作者评估文章是否符合顶级期刊的发表标准，并指导如何优化研究设计。
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经济动态量化分析

red-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
186
本指南提供了撰写经济学论文的量化分析标准和流程。它涵盖了动态模型的参数校准、矩匹配检验、数值解法纪律和可复现计算流程，旨在确保研究结果具有高度的严谨性、可审计性和可验证性。
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