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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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顶级期刊稿件终极投稿自检清单

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本指南是提交顶级期刊稿件前的终极检查清单。它系统性地涵盖了从科学叙事逻辑、图件质量、数据可追溯性（DOI/ accession号）、到所有必需元数据（如CRediT贡献、主要联系人）的细节，旨在确保投稿稿件在提交前达到最高学术标准。
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学术会议论文提交指南

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本指南详细介绍了顶级学术会议（如CHI）提交论文时，补充材料（视频图表、代码、数据和附录）的全部要求。它特别强调了从初次提交到最终发表的各个阶段，必须遵循严格的匿名化、自包含性原则和规范的数据存档流程，确保研究成果的完整性和可追溯性。
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学术文章投稿最终预检清单

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本指南是投稿至《Critical Inquiry》的最终预提交检查表。它详细列出了至关重要的、经常被忽略的要求，包括遵守严格的字数限制（包含注释和参考文献）、使用Microsoft Word格式、遵循芝加哥17版脚注（无作品引用列表）、提供独立的、高分辨率的图片，并确认单次投稿状态。使用此清单可以最大限度地减少在Editorial Manager提交前的常见出版错误。
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代码库内存代码发现工具

codebase-memory-mcp
github/awesome-copilot
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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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机器学习理论可复现性审计

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本指南提供了理论机器学习论文的严格可复现性审计标准。它要求作者确保论文中的所有数学论证都是自洽、可追溯的，包括完整的假设声明、参数常量跟踪以及数值图表的生成流程。用于提升论文的严谨性和可信度，以应对顶会严格的审稿过程。
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Git历史代码考古分析

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Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
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本技能可以深入分析代码的本地Git历史，重建代码存在的根本原因和演化过程。它不仅能知道最后修改人，还能追溯代码的起源提交、后续的修改历程、相关联的辅助文件，并从提交信息中提取设计意图。适用于在重构、修改或进行高风险编辑前，了解“这段代码为什么会这样存在”的场景。
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计算机科学论文写作体例指南

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本指南为撰写投递至高质量计算机科学期刊的学术论文提供全流程体例指导。内容涵盖报道性摘要（四要素）、中英文关键词、参考文献格式（GB/T 7714-2015）、图表规范、计量单位使用及科技写作风格，确保您的稿件结构和格式完全符合学术期刊的严苛要求。
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人类学图表与展示设计指南

curranthro-tables-figures
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本指南为人类学学术作者提供设计图表和展示材料的全面指导。它不仅涵盖了技术要求（如文件格式、图表数量限制），更强调了伦理义务（如知情同意、文化遗产权），确保所有展示材料能够有力地支撑论点，并满足期刊的出版标准。
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欧洲图形学会议投稿定位指南

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这是一个用于调整计算机图形学论文以适应Eurographics会议要求的专业工具。它指导作者如何构建论文的论点、组织技术证据，并将研究内容与欧洲图形学（如渲染、可视化、几何处理）的专业关注点高度契合，以提高投稿成功率。
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Gitmoji 提交信息生成器

gitmoji
github/awesome-copilot
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本技能根据 Gitmoji 规范生成结构化、富含表情符号的 Git 提交信息。它能够分析代码差异、暂存文件或用户描述，自动判断本次修改的核心意图，并选择最匹配的表情符号来分类提交，生成清晰、易读的提交消息，仅提供文本供用户复制，不会执行任何 Git 命令。
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顶级学术会议投稿流程指南

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本指南提供了一份针对ICSE等顶级学术会议的完整、单循环投稿流程图。它详细记录了从抽象提案到最终定稿的十个月周期，涵盖了所有关键里程碑，包括论文撰写、审稿反馈、修改冲刺以及最终会议准备。帮助研究团队从终点倒推，科学规划时间，规避流程和时间风险。
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