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文档到数学问题规范提取

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。

CIKM论文相关工作撰写指南

cikm-related-work

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档详细指导作者如何撰写CIKM论文的“相关工作”部分。它强调必须覆盖检索、数据挖掘和知识管理三大领域，并提供了撰写“边界工作段落”的结构模板。此外，内容还涵盖了学术写作中的关键规范，如避免引用错误、保证技术时效性以及准确界定创新点。

科学统计与可重复性报告指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档提供了一套严谨的科学报告规范，旨在提高研究结果的统计严谨性和可重复性。它详细指导作者如何正确报告效应值、样本量、进行多重比较校正，并严格区分生物学和技术学重复，帮助稿件满足顶尖科学期刊的高标准审稿要求。

学术研究可复现性指南

tacas-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档指导作者如何构建具有高度可复现性的技术论文和配套成果。它详细阐述了从环境打包（如Docker）、构建“声称-脚本”映射，到定义可复现性级别（如一键式），确保审稿人能够在干净的虚拟机上重建所有实验结果，这是顶级会议的强制性要求。

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