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博弈论论文识别策略
geb-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
465
本工具用于对博弈论和经济行为领域的学术论文进行深度自审,旨在系统性地验证稿件的逻辑严谨性和论证的普遍适用性。它涵盖了理论部分(如证明的假设、通用性)和实验设计部分(如区分理论的有效性),确保论点能够经受住专业学者的严格检验。
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顶级学术期刊回复函撰写指南
geb-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
277
本指南为作者撰写顶级学术期刊(如GEB)的修改回复信提供专业指导。它详细阐述了如何系统性地组织对审稿人和编辑意见的回复,涵盖了理论证明的修正、新颖性的论证、实验证据的补充,以及如何提升论文的整体叙事质量,帮助作者提高投稿的成功率。
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博弈论论文图表展示规范
geb-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
本技能旨在规范博弈论(Game Theory)领域的学术论文图表展示方法。它详细指导如何构建和呈现支付矩阵、博弈树、结果对比表和实验图,确保所有展示内容结构清晰、易于专家阅读和验证,满足顶级学术期刊的发表标准。
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GitHub Actions运行时升级规范
github-actions-runtime-upgrade-conventions
github/awesome-copilot
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当GitHub Actions工作流报告运行时弃用警告时使用此指南。它提供了安全升级工作流和依赖项的最佳实践,包括一次只升级一个动作,并使用不可变的SHA锁定版本。核心目标是在现代化依赖的同时,确保工作流的行为和输出完全不变,并指导验证流程。
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治理学严谨数据分析指南
govern-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为治理学和比较政治科学领域的研究提供一套完整的实证分析流程和报告规范。它详细介绍了跨国家推断、不确定性量化、稳健性检验、多方法三角验证以及可复现性等关键方法论,帮助研究人员进行严谨、可发表的学术研究。
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学术学生编辑复核流程指南
hlr-student-editor-review
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了作者在顶级学术期刊(如HLR)接受后的密集编辑流程。内容涵盖:捍卫论点、执行技术风格(Bluebook)和至关重要的引文核查(source-pull/cite-check),确保所有引文都经过严格验证。它重点指导用户如何与学生编辑高效协作,并遵守学术时限。
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人机交互论文写作指南
hri-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于撰写高水平、跨学科的人机交互(HRI)学术论文。它指导作者如何从人与机器的交互问题入手,清晰界定研究空白、实验设计和假设,确保所有的论述和结论与实验证据成比例,并严格控制论文篇幅和结构。
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ICALP投稿:理论证明优先指南
icalp-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为投稿至ICALP(国际逻辑、人工智能与编程会议)的作者提供指导。它明确指出ICALP是一个纯理论的学术会议,其核心贡献是数学定理及其可验证的证明,而非功能性的代码或系统工件。本文旨在帮助来自系统或机器学习领域的作者调整思路,理解正确的学术投稿重点。
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证明策略与计算严谨性
icalp-experiments
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本指南帮助作者撰写理论计算机科学论文,详细说明了如何构建严谨的证明结构。它指导作者精确匹配论证与定理形状,强调了计算证据(如SAT/SMT验证或穷举案例)必须是可复现、可验证的,确保计算仅用于辅助证明,而非替代核心理论结论,保持论文的理论纯粹性。
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理论论文证明可验证性指南
icalp-reproducibility
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本指南旨在指导作者提升理论计算机科学论文的证明可验证性。由于缺乏系统产物评估,可复现性核心在于让审稿人能独立验证所有证明步骤。关键要求包括:撰写自包含的完整证明;提供可验证的计算证书;确保提交与公开版本的统一性;以及可选地使用Coq/Lean等工具进行形式化验证。
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ICALP学术论文写作风格指南
icalp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
240
本指南旨在指导用户撰写顶级理论计算机科学会议(如ICALP)的学术论文。它详细规范了论文的结构,要求作者必须在首页清晰阐述模型、定理和相对于现有最佳界的提升点,并确保所有复杂证明在严格的篇幅限制内保持可验证性。
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信号处理论文可复现性指南
icassp-reproducibility
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260
本指南为信号处理研究人员提供了一份关于如何实现严谨论文可复现性的专业指导。它强调仅仅提供模型是不够的,作者必须精确锁定“评分规则”(scoring ruler)、数据版本、前端参数和计算种子,确保所有报告的指标都可以被独立验证,从而大大提高学术论文的可靠性。
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