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AEJ期刊学术可重复性提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。

AER学术论文复现包指南

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本指南详细介绍了提交给《美国经济评论：洞察》所需的完整论文复现包结构。它旨在帮助作者满足AEA数据与代码可用性政策，要求提交所有必要的代码、原始数据及文档（包括主脚本和图表代码映射），以便编辑在发表前验证论文所有结果的可复现性。这是通过最终发表审核的关键步骤。

学术论文实验设计与呈现指南

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本指南帮助作者为电子信息类顶级期刊设计实验章节。它详细阐述了如何构建严谨、可复现、对比公平的实验证据链，涵盖了从贡献映射、数据集定义、统计显著性到消融分析的全流程规范，以应对外审专家对实验充分性的质疑。

学术论文可复现性与实验可重复性

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本指南提供了一套全面的科学论文可复现性最佳实践，尤其针对电子与信息处理领域。它强调了实验记录的四大支柱：环境、数据、方法和评价。通过规范化记录操作系统版本、随机种子、超参数以及预处理步骤，确保研究结果的科学严谨性和可验证性，帮助作者的论文能顺利通过高标准的外审。

构建最小化AI智能体技能栈

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本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。

模型数据与性能评估指南

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本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。

AIChE期刊投稿适用性评估

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本指南帮助作者评估其化学工程论文是否符合AIChE期刊的高标准。核心在于指导作者将应用案例转化为具有普遍性和可迁移性的基本科学原理，关注科学的根本性贡献、严谨的模型构建和全面的实验验证，确保成果超越单一工艺优化。

AISTATS实验设计与验证指南

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本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范，尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据，确保统计严谨性（如报告不确定性、基线模型、随机种子），核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能，极大地提升研究的可复现性。

AI统计学可复现性指南

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本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。

AI统计论文撰写规范

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本指南为作者提供了为顶级AI/统计会议（如AISTATS）修订技术论文的全面规则。它强调实现统计严谨性、明确标注所有假设、为每一个核心论点提供证明或实验证据，并要求内容高度精简。适用于准备提交给技术性极强的学术会议和期刊的科研人员。

学术期刊数据分析与可复现性要求

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本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。

学术论文修改回复指南

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本指南为作者撰写顶级学术期刊（如AJPS）的修改回复备忘录提供详细策略。它指导作者如何回应审稿人的每一条意见，解决审稿人之间的冲突，同时严格遵守双盲匿名原则。核心要求是结构化回应、提供证据，并确保所有新增的分析结果都是可复现的，以通过最终的第三方验证。

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