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NeurIPS投稿就绪度审核

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这是一个为大型AI会议（如NeurIPS）设计的投稿就绪度审核工具。它全面检查论文是否符合年度征稿通知(CFP)、双盲评审要求、格式规范、代码数据处理以及投稿流程中的所有细节，帮助作者避免临近截止日期的致命错误。
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NeurIPS机器学习论文写作指南

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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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NAACL会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为目标投递NAACL会议的作者提供全面的学术策略指导。它帮助作者规划自然语言处理（NLP）和计算语言学论文的定位与框架，了解顶级会议所需的学术严谨度和证据标准，确保论文结构和内容符合要求。
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OpenViking 上下文记忆管理插件

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volcengine/OpenViking
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该插件集成了OpenViking上下文数据库，为OpenClaw代理提供强大的长期记忆、会话存档和语义召回功能。它允许代理查询、管理持久化知识库，显著增强了AI对话的深度和复杂工具的使用能力。
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任务经验记忆检索与指导

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volcengine/OpenViking
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该技能用于在执行复杂任务时，从OpenViking经验库中检索和注入相关的操作记忆。它特别适用于涉及工具调用、代码修改或多步骤决策流程的场景。通过检索历史成功经验，模型能够增强上下文感知能力，从而提高任务的准确性和执行一致性。
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AI论文可复现性与可用性指南

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本指南为投稿《模式识别与人工智能》的作者提供参考，详细指导如何为论文撰写诚实、准确的可用性声明。重点在于组织可供外审复验的代码、数据和模型，确保研究结果的可信度和可复现性，避免夸大声明。
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AI实验设计与严谨性报告

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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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模式识别论文创新性论证

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导您撰写模式识别和人工智能领域的“相关工作”部分。核心在于将文献综述从简单的罗列转变为创新性论证，重点突出本文相对于现有工作的增量贡献（delta），帮助论文达到经得起外审严格检验的水准。
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AI学术论文投稿与选题指南

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本技能旨在为作者提供投稿《模式识别与人工智能》的选题和定位指南。它详细阐述了期刊在模式识别、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等核心AI领域的学科边界，帮助研究者判断选题的原创性增量、稿件类型（研究论文/综述）以及是否更适合改投其他兄弟刊，从而避免初审退稿。
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人工智能期刊投稿规范

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本指南是为撰写和打磨《模式识别与人工智能》期刊的学术长文所设计的全流程体例检查表。它涵盖了从首页范式（问题-不足-贡献）、摘要四要素、到严格的参考文献规范（GB/T 7714）、公式排版、图表细节等所有关键点，旨在确保稿件达到专业期刊发表水准。
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推荐系统成果物打包与复现

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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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推荐系统相关工作定位指南

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这是一份为顶级推荐系统会议（RecSys）设计的相关工作撰写指南。它指导作者如何定位论文的创新点，确保贡献与邻近领域的既有研究（如SIGIR、KDD）拉开距离。核心在于审核论文的独特性、评估方法（如Off-policy）以及与前人工作的差异，以提升论文的学术可接受性。
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