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科学数据库 API 查询

database-lookup

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能支持从公共科学、监管和金融数据库中可重复地检索事实。它收录了 80 个具有文档化 API 访问模式的数据库，允许用户通过明确的端点、过滤器和分页查询权威来源。该技能确保数据溯源，处理速率限制并验证计数以保证完整性。适用于生物医学、基因组和化学数据检索，强调准确性而非通用知识推断。

Grammarly文档数据处理管线

grammarly-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于处理大型文档的完整数据管道，专为与Grammarly API交互设计。它解决了大文件API限制的问题，通过智能文本分块（Chunking）将文本分割为可处理的小块，然后对每一块进行评分，最后汇总所有关键指标（如正确性、清晰度、语气等），生成全面的报告。

综合PDF处理与操作指南

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aitytech/agentkits-marketing

本指南提供了一套完整的PDF处理工具集，涵盖了文本、表格和元数据的提取。用户可以使用Python库（如pypdf, pdfplumber）进行文档合并、拆分、旋转，并利用reportlab创建新的PDF。此外，还结合了命令行工具和OCR流程，支持处理扫描件和复杂的自动化文档流程。

网页搜索与内容获取工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。

APSR学术研究可复现性指南

apsr-transparency-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了APSR期刊对学术论文的严格数据透明度和可复现性要求。它指导作者构建完整的可复现性包，包括原始数据、主分析脚本和详细文档，确保期刊能够在发表前验证所有表格和图表的可重现性。涵盖了定量和定性数据的处理流程。

Word文档转Markdown格式

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github/awesome-copilot

当用户需要对Word文档（.docx）进行总结、提取或分析时，必须使用此技能将其转换为Markdown格式。由于Word格式难以直接解析，此转换是进行后续数据处理和内容理解的第一步。支持单文件和文件夹批量处理，并能与PDF和Excel转换技能协同工作，确保处理所有文件类型。

法律经济学研究可重复性包

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助用户为法律经济学领域的实证研究准备符合期刊要求的可重复性软件包。核心要求包括完整记录所有数据、分析代码和计算流程，并撰写详细的README文档。它特别强调了如何处理受限或专有法律数据源（如庭审记录），确保研究成果在发表前具备最高的透明度和可验证性。

期刊复现性与数据政策指南

jop-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术期刊（如JOP）对论文提交的严格复现性要求。接受发表的前提是作者必须提交一个完整、可执行、高度文档化的数据包。该包必须包含原始数据集、主分析代码、变量代码本和详细说明文档，确保所有研究结果均可被期刊分析师独立验证和复现。同时，也指导了如何处理受限数据。

自然语言处理研究成果物文档化

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了NLP研究成果物（如数据集、模型、提示词等）的打包和文档化最佳实践，以满足学术会议的严格评审要求。核心内容包括数据来源追溯、确保实验可复现性，以及规范处理社区或原住民语言等敏感数据的伦理指南。

定量经济学复现与数据政策指南

qe-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了定量经济学（QE）期刊投稿所需准备的复现性软件包要求。它涵盖了原始数据、代码、文档和数据豁免处理等内容，遵循经济计量学会的严格标准，确保稿件顺利通过预接受的复现性检查（DCAS标准）。

C-CDA 临床文档解析与处理

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maziyarpanahi/openmed

用于解析从电子病历系统导出的C-CDA/CCD XML临床文档。该工具能够提取文档中的叙述文本和编码条目，并按LOINC代码和模板ID进行关联。它支持XML级别的去标识化处理，是进行后续自然语言处理（NLP）分析前的关键数据预处理步骤。

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