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癌症研究实验设计与验证

cc-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
66
本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案，尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统（体外、体内、人体）进行正交验证，详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤，以确保研究设计的严谨性。
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稿件预提交准备清单

cc-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
270
这是一份针对高影响力科学期刊的终极预提交检查清单。它覆盖了稿件的各项细节，包括技术完整性、科学严谨性（如统计学、细胞系验证）、伦理合规性（动物/人体审批）、数据可用性以及格式一致性，确保稿件达到最终提交的最高标准。
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高水平学术论文写作风格指南

cc-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
本工具专为高水平学术论文设计，用于科学草稿的润色。它指导用户构建严谨的科学叙事结构，确保文中的每一个结论（Claim）都与提供的实验证据（Evidence）强度严格匹配。核心功能包括校准论断力度、规范专业术语和科学表达，将原始研究数据转化为结构清晰、学术严谨的科学文章。
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安全研究可复现性指南

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170
本指南为研究人员提供了提升安全研究可复现性的方法论，指导用户将每一个安全主张（如攻击、防御、测量结果）与可验证的证据进行映射。它详细阐述了在无法分享所有证据时（如法律限制或安全顾虑）的替代方案，并定义了从“一键式”到“描述性”的复现等级，以确保研究的严谨性和透明度。
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细胞报告医学投稿指南

cell-reports-medicine
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393
本指南旨在为目标投递至《细胞报告医学》的稿件提供全面的投稿前评估。它系统评估手稿在研究范围（需具备机制深度的转化和临床研究）、证据标准（要求强有力验证和因果关系）以及期刊风格等多个维度的契合度，帮助作者在正式投稿前判断稿件的适用性。
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人工智能研究可复现性指南

cikm-reproducibility
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本指南概述了复杂人工智能和知识图谱研究的可复现性最佳实践。它详细指导研究者如何记录和固定从数据预处理、模型训练到大模型提示词等所有环节的细节，确保即使使用了专有数据，研究结果也能被同行充分验证。
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学术研究可复现性与数据可用性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南为学术论文作者提供全面的指导，说明如何在投稿中主动提供可复现的代码、数据集和实验脚本。即使目标期刊缺乏正式的制品评审徽章，通过规范化地提交这些可验证的“制品”，可以极大地增强研究结论的透明度和可信度。
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学术实验设计与科学报告指南

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本指南为学术论文提供了严谨的实验设计和结果呈现方法论。它教导作者如何围绕明确的研究问题（RQ）构建实验框架，如何选择具有代表性的强基线，如何在统计上保证结果的严谨性（如报告均值±标准差），并指导如何进行消融分析和污染排查。适用于所有需要高标准学术验证的计算科学领域研究。
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学术研究可复现性指南

cjc-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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经济实证与金融模型检验标准

cjms-empirical-validation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
340
本指南提供了高质量金融预测和实证研究的严格验证流程。它指导用户从数据可溯源性、样本外测试（滚动窗口）、构建多层基准模型，到进行统计显著性检验等各个环节，确保研究结论具有高学术可靠性，符合顶级期刊的发表标准。
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代码库内存代码发现工具

codebase-memory-mcp
github/awesome-copilot
179
该工具利用代码库内存图谱，提供加速的代码发现、架构分析和依赖追踪能力，帮助用户理解大型代码库的模块关系和依赖结构。它适用于进行符号查找、影响分析和架构探索，但所有结论都需结合本地源文件进行验证。
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学术论文投稿预审指南

cogpsych-submission
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303
本指南为作者提供了一份全面的预提交检查清单，用于确保学术论文达到顶级期刊的严谨标准。它重点涵盖了模型驱动的理论进展、模型比较、数据可复现性验证（代码和拟合度），以及符合开放科学声明等关键环节，帮助作者避免常见的投稿错误。
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