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NeurIPS机器学习论文写作指南

neurips-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套针对NeurIPS等顶级会议的论文写作风格校准方法。它指导用户如何构建结构严谨的论文，确保技术贡献的论证过程是可被审稿人理解和接受的。重点在于校准主张与证据的匹配度、明确指出模型局限性，并主动融入可复现性、广义影响等必备要素。
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AI实验设计与严谨性报告

prai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为模式识别与人工智能领域的论文提供全流程的实验设计与结果呈现框架。它指导作者如何确保实验的严谨性，涵盖公平基线构建、统计显著性检验、组件级消融分析、数据泄漏排查以及性能开销报告等关键环节，确保研究成果经得起外审的严格质询。
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推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。
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理解RSS会议评审流程

rss-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细解析了顶级机器人会议（如RSS）严谨的多阶段同行评审流程。内容涵盖了从双盲投稿、阈值筛选到领域主席（AC）决策的整个机制。它指导作者如何构建具有说服力的论点和反驳摘要，以提高论文在高度竞争的学术领域中的被接受率。
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口述思维到结构化摘要的审核

thinking-out-loud
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
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该技能用于处理非结构化的、漫无目的的口述输入（如语音记录或头脑风暴），将其转化为结构化的“回声”审计报告。它会捕获用户的核心目标、已确定的决策、开放问题，并隔离模型所有的推测，确保用户审核的是模型真正的理解，而非表面疑问。适用于在开始构建任何东西前，精炼模糊的想法。
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UAI会议投稿策略与定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为目标投稿《不确定性人工智能会议》（UAI）的作者提供专业指导。它专注于如何构建论文的学术叙事，强调概率推理、因果推断和不确定性建模等核心贡献点。该指南帮助用户校准论文的定位，弥补证据不足，并提供与AISTATS、IJCAI等顶级AI会议的比较视角，以优化投稿策略。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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临床事件时间轴构建器

building-patient-timelines
maziyarpanahi/openmed
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该工具能够从复杂的临床医疗记录中，提取并整合各种临床事件（如诊断、用药、手术）。它核心功能是进行时间归一化，解决相对时间表达（如“入院后两天”），生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化，可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。
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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
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本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。
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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。
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设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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临床上下文状态解析

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maziyarpanahi/openmed
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该功能用于增强临床实体识别的准确性，通过引入否定、时态和不确定性（ConText）三个维度，判断病历实体是否为当前、已排除、历史或不确定的状态。这确保了原始的文本提及被提升为临床上准确的断言，是构建问题列表和实现精确病历记录的关键步骤。
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