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ACM SIGIR论文投稿策略指南
acm-sigir-conference-on-research-and-development-in-information-retrieval
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
436
本技能是为目标投递ACM SIGIR信息检索会议的作者准备的全面指南。它旨在帮助作者评估论文的会议适用性,构建符合顶级信息检索(IR)审稿人要求的叙事框架。内容涵盖搜索、排名、推荐等核心主题,并强调了必须满足的证据标准,如强大的基线模型和测试集,确保投稿成功率。
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OOPSLA会议投稿定位与指南
acm-sigplan-conference-on-object-oriented-programming-systems-languages-and-applications
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
180
本指南为撰写编程语言、软件系统和PL应用论文的作者提供支持。它帮助作者评估稿件是否适合OOPSLA会议,并指导如何重新构建论文叙事、确定所需的证据标准(无论是经验、形式化还是工具),确保文章符合顶级计算机科学会议的发表要求。
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AMR理论谜题识别指南
amr-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
169
本指南旨在帮助研究人员识别一个现象是否构成适合发表在《管理学评论》(AMR)的理论谜题。它指导用户区分普通的研究话题、单纯的实证研究,以及需要构建新知识论点的深层理论矛盾。
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自动化软件工程实验评估规范
ase-experiments
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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会计研究期刊审稿流程指南
car-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南详细介绍了《当代会计研究》(CAR)的审稿流程,涵盖了双盲同行评审、学科编辑和主编的角色,以及正式的申诉流程。它帮助作者理解稿件如何被评估,如何解读决策信(拒稿、大修、接受),并根据学科编辑的指导确定修改回复的重点,是投稿前的关键准备资料。
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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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形式化方法论文投稿指南
cav-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
314
本指南帮助研究人员确定形式化方法研究的最佳学术投稿平台(如CAV、TACAS等)和论文类别(常规、工具、应用或工业经验)。它提供了详细的分类标准,指导作者根据贡献是基于理论保证、可用工具还是实际案例,从而确保论文与目标会议的最佳匹配度。
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安全研究顶级会议投稿指南
ccs-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
366
本指南旨在帮助研究人员确定其安全项目最适合投递的顶级学术会议(如CCS, S&P, USENIX等)。它提供了系统性的方法,指导用户清晰界定安全贡献类型、明确威胁模型和技术适用性,确保研究成果在学术界得到最佳展示。
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《中国软科学》投稿指南
china-soft-science
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
422
本技能提供投稿指南,帮助用户判断稿件是否适合投递至《中国软科学》。该期刊关注软科学、科技政策和国家创新战略,要求稿件具有深厚的政策含义、严谨的理论基础和充足的实证证据,尤其强调国家和区域层面的战略价值。
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算法设计与求解方法
cjms-solution-algorithm
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
378
本指南详细介绍了学术论文中算法章节的撰写规范。它指导作者根据模型结构,科学决策采用商用求解器、精确算法或元启发式方法,并强调了伪代码、性质分析、消融实验和基线对比的重要性,确保研究贡献的严谨性与创新性。
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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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代码库架构文档与现代化规划
doc-and-modernize
github/awesome-copilot
237
本技能为本地代码库提供双重工作流:文档模式生成可验证、引用的架构文档,适用于新员工入职和系统研究。现代化模式则基于此文档,制定分阶段、安全的升级或重写计划,确保系统平稳过渡,强调本地文件分析以确保准确性。
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