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搜索 Coding ，共找到 356 条记录
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OpenViking 经验记忆检索

ov-experience-memory
volcengine/OpenViking
462
通过 Agent 运行时的搜索与读取工具检索并应用 OpenViking 经验记忆，用于编码、配置、部署等多步骤或工具类任务执行前的参考，提升执行可靠性。
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元分析纳入与编码规范

psychbull-inclusion-and-coding
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
499
本技能指导在进行元分析时，如何科学、透明地确定研究纳入标准和数据编码流程。它强调预先制定纳入/排除准则、构建详细代码手册、进行双重编码，并计算编码者间信度（如Kappa、ICC），以此确保研究综合结果的可靠性和可重复性。
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《心理学公告》合成综述工作流程指引

psychbull-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
252
本工具是为撰写和提交《心理学公告》类型的研究合成综述（如元分析和系统综述）设计的流程总控器。它详细指导用户完成整个严谨的研究生命周期，涵盖从主题选择、文献检索（PRISMA）、数据编码、元分析、理论整合到最终文稿准备的每一个关键步骤，确保项目定位为现有工作的综合，而非原创实验研究。
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学术论文修改与回复指南

qe-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本指南为作者处理量化经济学论文重大修改（R&R）提供结构化流程。涵盖从解读总编意见、分类审稿意见（基础、澄清、争议），到执行必要补充分析，再到撰写专业、有证据支持的回复信函的完整学术流程。
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学术论文可复现性数据包构建

restud-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
187
详细指导作者如何为顶尖学术期刊（如REStud）准备和构建可复现性的数据和代码包。内容涵盖了标准的仓库结构、README编写规范和编码最佳实践，确保数据和代码能够被期刊的编辑在发表前完整、准确地执行和验证，保障研究的严谨性。
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《教育研究评论》投稿策略指南

revedres-editor-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
这份指南为投稿《教育研究评论》的作者提供全面的策略指导。它帮助作者预判审稿人和编辑的期望，指导如何将研究定位为“前沿进展”，而非简单的知识总结。内容涵盖系统性的方法学要求，并指导作者如何提前应对所有可预见的质疑，确保文章的学术严谨性和投稿的适用性。
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系统综述透明度与可重复性

revedres-transparency-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
424
本指南详细介绍了如何提高系统综述和元分析的科学严谨性，确保研究过程完全可追溯和可重复。核心要求包括遵循PRISMA和MARS等报告标准，量化编码信度，并分享所有开放材料，如搜索代码、数据集和分析代码，以保证研究的透明度。
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系统综述撰写流程指南

revedres-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
386
本指南是一个系统综述工作流路由器，用于规划从选题到最终提交的整个学术撰写流程。它详细指导用户如何进行系统性搜索、构建理论框架、数据编码、以及进行元分析，确保综述文章具备高标准的学术严谨性和可重复性。
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社会学定性研究路径指南

socs-qualitative
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
171
本指南为社会学定性研究（如田野民族志、深度访谈、个案研究、扎根理论）提供严格的方法论要求。它强调研究不能停留在故事复述层面，而必须深入提炼概念和社会机制，确保方法论的严谨性、编码的透明度以及与理论的对话性，以达到高水平的学术标准。
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可视化实验评估与设计指南

vis-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。
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任务驱动可视化论文撰写

vis-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南提供顶会级别可视化研究论文的修改框架，旨在将论文从“漂亮的图集”提升为“任务驱动的学术贡献”。核心要求是：所有视觉编码和交互设计必须基于分析任务进行论证；评估方法必须与技术贡献类型严格匹配；文章结构必须围绕数据和用户完成的分析任务展开，避免空泛的美学描述。
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代码任务解决与验证系统

code-task
opensquilla/opensquilla
60
这是在真实代码仓库中进行修改的首选专业工作流。它能够自动克隆目标代码仓库，并在任务分支上进行代码修改，并通过独立执行的红 $\to$ 绿 $\to$ 回归测试循环进行验证。适用于修复GitHub issue、添加新功能或修改现有代码库，确保所有改动都经过严格的测试验证。
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