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文本检索会议投稿定位指南

text-retrieval-conference

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能旨在指导作者将信息检索（IR）相关的学术论文，根据Text REtrieval Conference (TREC)的特定要求进行定位和重构。它是一个专业的投稿定位工具，帮助作者确保论文的证据链、贡献类型以及评估方法与TREC关注的共享测试集、检索任务和NIST式基准测试高度匹配，从而提高投稿成功率。

天文学期刊投稿与定位指南

the-astronomical-journal

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者判断其观测性、数据密集型天文学手稿是否适合投稿至《天文学期刊》（AJ）。内容详细介绍了期刊的特定范围、对方法的严格要求（如不确定性传播），并提供了符合AAS标准的投稿检查清单，作为投稿前的适用性评估和文章重构工具。

天文学核心科学计算库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。

基因变异注释与HGVS规范化

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。

构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。

定义可计算的表型和队列

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maziyarpanahi/openmed

本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。

临床数据文本去标识化

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。

脱敏数据再识别风险评估

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于评估脱敏数据集的残余再识别风险。它超越了简单的直接标识符移除，通过评估准标识符（如年龄、邮编、日期）带来的风险。该工具计算k-匿名性和l-多样性等结构化指标，并运行实证链接攻击，生成可防御的风险备忘录，以支持HIPAA专家认定，判断数据集是否安全发布。

DataLad 科学数据管理工具

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DataLad 基于 Git 和 git-annex 管理科学数据集，高效处理大文件，将内容远程存储。它能记录计算溯源，确保分析可复现，支持从 OpenNeuro 等仓库克隆、获取和发布数据集。适用于管理大型数据文件及保证分析流程的可重复性。

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