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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/ECC
64
这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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基于异常检测的交易信号生成

trader-signal
ruvnet/ruflo
281
本工具利用先进的异常检测引擎，扫描金融资产，识别出尖峰、漂移、震荡等各类市场异常模式。它结合神经网络预测和历史模式匹配，输出高精度的行动交易信号，包括入场点、止损点和目标价位，支持量化交易策略。
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向量搜索与嵌入相似度引擎

vector-search
ruvnet/ruflo
499
提供先进的向量搜索功能，包含大规模（HNSW）和热点模式路由（WASM）两条路径。支持百万级向量搜索，并集成了RaBitQ 1-bit量化技术，实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索，覆盖全场景检索需求。
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YouTube视频字幕提取

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feiskyer/claude-code-settings
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该技能可从任何YouTube视频链接中提取完整的字幕和文字记录。它采用两阶段流程：优先使用`yt-dlp`命令行工具进行快速提取；若失败，则自动切换至浏览器自动化模式，通过DOM脚本抓取网页中的转录稿内容。最终生成格式清晰、带时间戳的纯文本文件。
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《生物保护》投稿与审稿流程指南

conbio-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
166
本指南深入解析《生物保护》期刊的同行评审流程，涵盖双盲评审标准、编辑筛选要求和专家评审重点。它指导作者如何重构稿件，使其明确展示生物保护意义、创新性和可转移的实践启示，帮助作者提前规避常见的投稿失败模式。
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人类学研究设计论证指南

curranthro-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助作者强化人类学论文的论证设计。它提供了跨多种研究模式（包括民族志田野、档案分析和定量生物学数据）的框架，指导作者预判并结构化地反驳潜在的专家质疑。适用于需要高度严谨性和批判性思维的定性与混合方法研究。
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JBES期刊审稿流程指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为投稿至《商业与经济统计学杂志》（JBES）的作者准备的详细流程指引。它详细介绍了独特的联合编辑模式，以及审稿人关注的三个关键轴点（统计有效性、实证相关性和可重复性）。帮助作者提前了解投稿要求，预测潜在的审稿意见，从而完善初稿。
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多国跨文化研究设计方法

jim-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套严谨的跨国或跨文化研究设计方法论，特别适用于国际营销领域的研究。内容涵盖了国家选择的理论依据、构建、翻译和抽样等价性检验，以及测量不变性规划。它指导研究者如何设计复杂的实验、多层估计，并处理出口/进入模式的次级数据，确保研究结论的跨文化可比性。
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学术期刊投稿评审流程指南

joap-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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详细介绍了顶级学术期刊的匿名同行评审过程。内容重点解析了“理论贡献”与“方法学严谨性”的双重门槛，并指导用户识别常见的投稿失败模式，帮助作者在投稿前预先优化稿件，提高被接受的概率。
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风险不确定性实证展示规范

jru-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为风险经济学和行为决策研究提供了严格的展示规范。它指导用户如何将复杂的行为数据和参数估计，转化为清晰、统计严谨、易于理解的图表和表格，确保学术论文中的关键决策模式和不确定性得到准确呈现。
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AI/模式识别实验可复现性指南

prai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能提供了全面的指南，旨在帮助作者确保模式识别和机器学习研究的实验结果具有高度可复现性。它指导用户固定随机种子、锁定软硬件环境、规范数据处理流程，并组织完整的复现材料包，是提升学术结果可靠性和可信度的关键步骤。
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模式识别与人工智能投稿全流程指南

prai-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能是作者投稿给《模式识别与人工智能》期刊的“总控台”。它将从选题定位、论文撰写、实验设计、可复现性保障到投稿、经历专家外审和多次修改，整个学术投稿全生命周期拆解为可执行的阶段清单和关键里程碑。它指导作者掌握复杂的同行评审流程，确保论文从初稿到定稿，每一步都规范到位，避免遗漏关键环节。
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