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Hex调试诊断证据包

hex-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
407
用于收集Hex平台全面的诊断证据，包括API连接状态、项目列表、运行历史、数据连接健康度以及速率限制信息。当遇到长期故障、准备提交技术支持工单，或需要深入排查复杂的数据流问题时，应使用此工具生成诊断包。
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学术论文检索工具

paper-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
通过 18 个学术 API 检索论文、预印本、引用、开放获取全文、仓储记录和期刊 OA 状态，并提供可复现的来源信息。
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美国专利商标官方记录查询

uspto-database
affaan-m/everything-claude-code
149
用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。
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数据资产健康度检查

monte-carlo-asset-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能利用Monte Carlo的可观测性平台，为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系，适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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美国专利商标官方记录查询

uspto-database
affaan-m/ECC
257
用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。
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综述全面性与平衡性审核

arpsych-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本技能用于审核学术文献综述（如心理学年度综述），以确保其具备高度的学术严谨性、平衡性和客观性。它检查综述是否覆盖了所有派系和理论，确保证据权重基于设计强度和可重复性（而非简单的票数），并警惕自我推销和学术偏见，适用于对高风险科学综述进行学术公平性审核。
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CIKM论文成果物包装与提交指南

cikm-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本文档详细介绍了在CIKM会议上提交研究成果物（如代码、数据集、知识图谱和演示系统）的完整流程。它涵盖了从资源文档化、数据溯源（Provenance）、许可选择、版本控制到从匿名评审到公开可引用的所有最佳实践，旨在确保研究结果的可复现性和可采用性。
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开放科学与透明度报告指南

jedpsych-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
325
本指南详细介绍了学术论文的开放科学和透明度要求，旨在确保研究的科学性和可重复性。内容涵盖数据、研究材料和分析代码的存储与分享，要求使用具有持久标识符（DOI）的信赖存储库，并遵循JARS报告标准，是学术投稿和修改的关键参考。
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《软件学报》成果可复现性指南

jos-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
406
本指南旨在帮助投稿《软件学报》的研究人员，了解目前关于代码和数据可用性（artifacts）的最佳实践。它澄清了本刊目前不设置强制评审轨道，指导作者如何主动、恰当地提供可复现材料，将可复现性作为提升论文说服力的关键加分项。
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JPSP开放科学与透明度报告

jpsp-open-science-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
440
本指南详细介绍了投稿至JPSP所需的严格开放科学和透明度流程。它要求作者遵循APA的TOP Level 2指南，规范数据、代码和材料的发布，确保将所有研究成果（包括JARS报告和预注册状态）清晰披露，以达到最高的科学可复现性标准。
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KDD学术会议投稿全流程规划

kdd-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
141
本指南为KDD学术会议的项目管理蓝图，专门应对其独特的年度双周期结构。它详细规划了从周期选择、里程碑跟踪、处理“再提交”循环，到抽象到最终定稿的证据准备时间线。适用于复杂、多阶段的数据科学研究课题。
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可靠性与平衡性评估框架

ppsych-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
404
本框架用于指导科学综述的批判性评估。用户需系统地评估引用的研究证据可靠性，检查统计功效、重复性及发表偏倚，确保综述结论基于最优质的证据。核心在于通过对比构建体来权衡证据，而非简单投票计数，从而维护学术讨论的严谨性和平衡性。
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