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顶级期刊选题及适用性评估
qje-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
417
本工具指导研究人员根据顶级期刊(如QJE)的标准,对经济学研究选题进行压力测试和范围界定。它帮助用户诊断研究的“大命题”和广阔的普遍意义,确保论文的重点在于所传达的普遍性知识,而非单纯的方法论或狭隘的局部估计。适用于提升学术论点的结构和文章的宏观影响力。
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学术期刊投稿匹配指南
rt-journal-match
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
这是一个专业的学术写作辅助工具,用于帮助作者确定论文最合适的投稿期刊。它会分析论文的学科、方法和贡献,从大量期刊中筛选出候选目标。通过评估匹配度、接受几率、周期和受众等多个维度,提供“可挑战”、“匹配”、“稳妥”三个级别的推荐,并规划后续的修改和重投路线。
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投稿准备度自检评分卡
rt-submission-readiness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
382
这是一个关键的投稿前自检工具,用于评估学术稿件是否达到目标期刊的提交标准。它从九个维度(如契合度、稳健性、期刊机制等)进行打分,旨在捕捉可避免的拒稿风险。工具会根据目标刊物的要求,提供详细的评分卡和可执行的改进建议。
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Git提交范围蔓延检测器
scope-creep-detector
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
391
该工具用于分析Git差异与预设的开发意图,以检测范围蔓延。它可以识别出超出修复范围的无关文件、依赖添加、公共API重命名或配置修改,帮助开发者决定哪些变更应保留、拆分或需要额外说明,从而确保代码合并的纯净性和聚焦性。
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系统项目投稿方向选择指南
sosp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
这是一个系统项目选题和投稿方向的指导工具。它帮助研究人员评估项目是否具备“可提取的原则”、“实际实现”和“量化证据”这三个核心要素。通过分析项目的中心焦点(如存储、网络、操作系统原理),推荐最适合的顶级学术会议投稿路径。
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成果物提交与评估指南
tacas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
352
本指南详细介绍了学术会议(TACAS/ETAPS)的成果物(Artifact)提交和评估流程。它阐述了包含工具演示和研究案例的强制性两轮评估机制。作者必须确保成果物具备高度的可复现性,并按照标准打包,以获取“可用”、“功能”、“可重用”等徽章,确保在清洁虚拟机环境下的兼容性。
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形式化验证实验评估指南
tacas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本指南提供了形式化验证工具和算法实验评估的最佳实践。它强调使用共享的社区基准,确保与最强的基线进行公平比较,详细报告所有指标,验证结果的可靠性,并保证所有实验结果在干净环境中可复现,以指导撰写高质量的工具论文。
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可验证系统相关工作撰写指南
tacas-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
154
本指南专门指导作者如何撰写形式化验证领域(如TACAS)的“相关工作”部分。它强调不能简单地罗列文献,而是必须采用“增量(Delta-first)”视角,要求作者明确指出自己的工具或算法与最近的现有工作在哪些理论或实现上实现了突破,并覆盖整个形式化验证的知识图谱。
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TACAS会议评审流程指南
tacas-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
313
本指南详细介绍了TACAS(科学应用工具与算法)的复杂投稿和评审流程。它涵盖了按类别进行的匿名评审、工具论文强制的并行产物评估,以及单轮会议的决策机制。帮助作者理解从准备到最终接受的每一个关键步骤,制定投稿策略。
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Web应用AI代理工具化工具
webmcpify
github/awesome-copilot
406
webmcpify是一个专业的开发流程工具,用于将现有Web应用的功能结构化地转换为WebMCP工具描述符。它使AI代理能够通过可靠、结构化的工具调用来操作应用,极大地提高了AI与复杂前端应用之间的交互稳定性,支持从发现到验证的全流程。
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Genkit Dart 人工智能开发
developing-genkit-dart
evanca/flutter-ai-rules
459
在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南,涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI,适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。
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Python符号数学计算库
sympy
sickn33/antigravity-awesome-skills
222
SymPy是一个强大的Python符号数学库。它能够使用数学符号进行精确计算,而非简单的数值近似。该库的功能涵盖了从微积分、代数运算到线性代数、方程组求解、物理力学等多个高级数学领域。支持代码生成(如C/Fortran),是进行科学研究和复杂数学建模的理想工具。
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