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搜索 实验 ，共找到 103 条记录
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功能开关管理指南

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mohitagw15856/pm-claude-skills
481
这是一份全面的功能开关管理指南与实践手册，用于指导服务或团队规范化功能开关的使用。内容涵盖功能开关的分类（发布、实验、运营、权限）、命名规范、安全发布策略、创建流程和清理政策，旨在防止技术债的积累，确保功能开关的生命周期得到有效管理。
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家庭实验室Pi-hole DNS广告拦截

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affaan-m/ECC
263
Pi-hole是一个运行在网络上的DNS级广告拦截系统，可在家庭网络级别拦截所有DNS查询。它可以自动屏蔽广告、跟踪器和恶意域名，无需在每个设备上安装插件。本指南详细介绍了使用Docker或裸机安装、配置网络DNS、管理黑名单，以及设置安全的DNS-over-HTTPS (DoH)等功能，适用于构建智能家居和家庭实验室网络。
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WASM沙盒智能体创建与管理

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ruvnet/ruflo
102
用于在WebAssembly (WASM)的安全沙盒环境中创建和管理智能体（Agent）。它提供完全隔离的代码执行环境，确保运行不可信或实验性代码时不会危及宿主系统，支持跨平台和安全部署。
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增强交互结果的可复现性

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南提供了确保复杂交互结果（尤其是多智能体系统和博弈论）可复现性的最佳实践。它详细规定了证明、实验设置（包括参与者、对手、随机种子、计算资源）所需的证据，并强调了文章宣称的成果与实际产出物之间的一致性。这对于学术投稿至关重要。
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AAMAS多智能体论文写作规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
162
本指南为顶级会议多智能体研究论文的修订指导手册。核心原则是“交互优先”，要求将独特的贡献放在第一页。指南详细要求作者必须命名解决方案概念，清晰描述游戏机制，并确保每一项主要论点都配有严谨的证明或实验支持，以达到高质量学术发表标准。
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自动化实验与仿真设计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
204
本技能提供一套严谨的学术实验设计方法论，专为控制理论、机器人和智能系统领域设计。指导用户如何从研究问题出发设计实验，确保理论证明（如稳定性）、建立公平基线、进行消融实验，并提供统计学上的严谨性，帮助文章通过高水平期刊的双盲外审。
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AEJ微观经济学投稿范围指南

aejmic-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
本工具指导研究人员判断其微观经济学项目（模型、理论或实验）是否适合投稿至《美国经济学杂志：微观经济学》（AEJ: Micro）。它提供了一个结构化的框架，帮助评估研究的贡献范围，确认其是否具有广泛的微观经济学兴趣，并将其与JET、Econometrica等其他顶级期刊的投稿适用范围进行区分。
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AI统计论文撰写规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
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。
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自动化软件工程实验评估规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
90
这是一份为研究人员和审稿人设计的自动化软件工程（ASE）评估指南。它详细说明了进行科学、严谨和可复现的评估所需的各项规范，包括使用真实的软件系统、搭建公平的工具基线、进行组件隔离的消融研究（Ablation），并要求明确定义验证机制和完整的数据溯源记录，确保评估结果的可靠性。
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ASE论文结构与内容分配指南

ase-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
120
本指南详细阐述了向ASE等顶级会议提交技术研究论文时，内容结构化的关键规则。核心在于“决定性批判性”原则：作者必须将决定论文接受度的核心论点和结果（如关键消融实验、核心发现）放入正文（10页内），而将全部的复现细节、原始日志和额外数据放入附件（Artifact）中，确保审稿人仅根据正文判断论文贡献。
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系统结果可复现性与状态捕获

asplos-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
153
本指南提供系统级研究结果可复现性的最佳实践。它强调了捕获完整的实验状态（包括硬件步进、固件、内核、工具链版本和数据溯源）的重要性，以防止环境漂移导致的结果衰减，确保学术成果的严谨性和可信度。
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计算机辅助验证实验评估指南

cav-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
477
本指南为计算机辅助验证（CAV）研究人员提供一套严谨的实验评估框架。它详细指导如何构建公平、可重复的基准测试，包括使用标准数据集、设定资源限制、进行可靠性交叉检查，并采用专业的绘图和报告格式，确保实验证据与研究声明相匹配，从而提高研究的可信度和学术价值。
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