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Power Query M表达式管理

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
124
本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式，重点包括保持查询折叠以提高性能，进行早期行过滤和列剪枝，以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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跨框架案例库构建

crossframe-casebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
该技能用于将原始、非结构化的材料（如聊天记录、项目复盘、公共争议）转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素，包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念，确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具，用于专业分析和模式识别，而非提供即时建议。
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管理后台仪表板布局

dashboard
nexu-io/html-anything
207
这是一个标准的管理系统后台单页仪表板模板。它包含固定侧边栏、顶部导航、KPI卡片网格、主图表展示区和近期活动列表，适用于展示核心业务指标、运营数据和进行数据分析。
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DeepAPI：网络爬取与研究工作流

deepapi
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本技能集成了DeepAPI，提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据，并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。
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多层知识库管理与同步

knowledge-ops
affaan-m/ECC
345
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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通用数据导入与验证

data-import
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
281
这是一个通用的数据导入工具，能够将来自CSV、JSON或Google Sheets等外部源的结构化数据，导入到CRM、邮件营销系统或自定义数据存储中。系统支持全流程管理，包括字段映射、数据质量验证、去重处理以及GDPR、CCPA等合规性检查，并设有强制执行审批门，确保数据操作的安全性。
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大气化学与物理学期刊投稿指南

atmospheric-chemistry-and-physics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
177
本技能为目标投稿至《大气化学与物理学》（ACP）期刊的作者提供全面的预提交自查清单。它详细介绍了期刊的学科范围（包括气溶胶、云层、化学和动力学）以及其严格的标准，包括开放获取政策、强制性的FAIR数据管理、详细的方法学透明度要求，以及应对互动式公开同行评审的准备工作。使用本指南评估您的研究是否符合目标期刊的要求。
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ECCV论文终稿准备指南

eccv-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本指南为作者提供了一份全面的流程参考，指导如何将已接受的ECCV论文准备用于多平台发表，包括Springer LNCS、ECVA开放获取站点和arXiv。内容涵盖了页数预算管理、元数据准确性检查、兑现评审意见承诺以及遵守严格的出版截止日期等关键步骤。
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数据透明度与可复现性指南

govern-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本指南指导作者撰写强制性的数据可用性声明，并构建全面的复现材料包。它详细介绍了数据溯源、代码管理、处理受限数据等最佳实践，旨在确保学术研究的完整性与可复现性。
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人力资源研究设计方法论

hrm-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
329
本指南系统介绍了人力资源管理领域严谨的研究设计方法论。它着重解决研究中常见的方法学难题，包括共同方法偏差（CMB）、内生性问题、跨层级数据分析和多波次纵向建模。帮助用户根据理论假设，选择并构建合适的实验设计、面板数据或多源调查，确保研究的因果推断和高度严谨性。
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ICDM学术论文可复现性指南

icdm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
375
本指南旨在帮助研究人员为顶级数据挖掘会议（如ICDM）撰写论文时，确保研究结果具有极高的可复现性。它详细阐述了在三盲评审和严格页面限制下，如何管理和报告关键工件，包括配置文件、随机种子列表和匿名化的代码包，确保科学发现的严谨性。
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机器人研究可复现性指南

icra-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为机器人学研究人员提供了全面的方法论，指导如何打包和记录复杂的科研产物（包括算法代码、仿真环境、硬件设计、数据集和实验日志）。旨在确保研究具有高度的可复现性，帮助作者遵循“五分钟怀疑论者标准”，实现从投稿到公开的完整生命周期管理。
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