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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱

x-twitter-scraper

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容，并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。

Python交互式可视化绘图库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。

语义认识论研究成果深度评审

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。

Power BI报告生成工作流

create-pbi-report

data-goblin/power-bi-agentic-development

本技能提供了一个完整的Power BI报告创建工作流，使用pbir命令行工具实现从零到一的报告搭建。它涵盖了语义模型发现、设计简报制定、可视化元素布局、数据验证和最终发布等所有步骤，旨在自动化整个商业智能报告的生成过程，确保报告的专业性和一致性。

ACM多媒体项目成果评估与发布

acmmm-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细指导用户如何将研究代码、模型、数据集和媒体材料，按照ACM多媒体会议（ACM MM）的规范，准备成不同类型的成果。它区分了匿名评审包和公开发布的要求，涵盖了伦理道德、版权授权、可复现性和专业文档化。

CSCW研究产物伦理发布指南

cscw-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

提供了CSCW研究成果（数据、代码、工具）的发布规范和伦理指南。指导研究人员如何进行去身份化处理，通过多重攻击测试（如引用搜索、联合攻击）确保数据安全，保护真实社区的隐私，构建可信赖的发布包。

EDBT数据库论文投稿流程规划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

这是一份为数据库系统论文准备EDBT投稿的完整流程规划指南。它详细阐述了EDBT多周期滚动发布模型的复杂性，涵盖了从确定证据、选择投稿周期，到完整的五步评审流程（提交、作者反馈、修改等）。帮助您进行时间线倒推，管理整个学术出版过程。

学术论文定稿发表流程

icml-camera-ready

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术论文从接受到定稿（Camera-Ready）的完整发表流程。内容涵盖了去匿名化处理、整合审稿人意见、撰写通俗摘要、进行格式检查，以及管理评审意见和利益冲突披露等所有关键环节，旨在确保论文符合顶级学术会议的发布标准。

科学成果物复现与发布指南

imc-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为研究人员提供了系统化的成果物（数据、代码、平台）发布和存档流程。它详细说明了如何确保研究成果具有高度可复现性、追踪数据溯源（Provenance），并满足顶级学术会议的评审和社区贡献奖励标准。

数据透明化与可复现性政策指南

jmf-transparency-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了向《婚姻与家庭期刊》（JMF）投稿时的数据共享和透明度要求。它专门解决了受限使用的数据集难题，指导研究人员如何在不直接发布原始数据的情况下，记录数据获取的访问路径，确保研究的可复现性。

JPSP开放科学与透明度报告

jpsp-open-science-and-transparency

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了投稿至JPSP所需的严格开放科学和透明度流程。它要求作者遵循APA的TOP Level 2指南，规范数据、代码和材料的发布，确保将所有研究成果（包括JARS报告和预注册状态）清晰披露，以达到最高的科学可复现性标准。

去标识化数据泄露审计

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maziyarpanahi/openmed

用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。

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