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Snowflake并发与限流管理

snowflake-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细介绍了Snowflake的性能和并发管理方法，帮助用户优化数据仓库的资源配置。内容涵盖仓库的正确尺寸调整、多集群设置、查询排队检测以及应用程序级别的速率限制，旨在解决并发限制和性能瓶颈，提升复杂数据分析的吞吐量。
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生物医学文献检索与分析

pubmed-database
affaan-m/everything-claude-code
53
本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询，设置日期和文献类型过滤器，并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。
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语义模型设计与开发

semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
154
提供全面的语义模型（如Power BI/Analysis Services）全生命周期管理指导。适用于模型的设计、构建、优化、刷新和审计。它指导用户遵循最佳实践，涵盖关系管理、度量值创建、模型性能优化（如尺寸优化、Direct Lake设置）等，确保所有模型变更都通过最合适的工具链（te CLI, TOM, TMDL）进行。
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生物医学文献检索与分析

pubmed-database
affaan-m/ECC
150
本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询，设置日期和文献类型过滤器，并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。
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癌症研究实验设计与验证

cc-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
66
本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案，尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统（体外、体内、人体）进行正交验证，详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤，以确保研究设计的严谨性。
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计量经济学论文复现包指南

ecta-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
415
本文档详细介绍了提交至计量经济学学会期刊的稿件所需的复现包要求。它确保了所有结果（包括代码、数据来源和参数设置）的完全可复现性，符合期刊的数据和代码可用性政策。核心组件包括主脚本、可复现数据和详细文档。
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严谨数据挖掘实验设计

icdm-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为数据挖掘论文作者提供实验设计和审计流程，旨在帮助撰写出具有高度可信度的评估。内容涵盖了从明确操作任务定义、设计消融实验以隔离核心机制、证明数据规模的可扩展性，到设置已知真值检查以确保发现结果真实性等关键步骤。
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ICSME会议评审过程模型

icsme-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细模拟了IEEE ICSME会议的评审流程，这是一个单轮、双匿名、高强度的技术评审过程。它重点阐述了“早期决定”机制（接受/拒绝/推荐回复），并强调与期刊投稿不同，本次会议不设置大修（Major Revision）环节。帮助作者理解评审的节奏和作者应对策略。
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金融实证识别策略指南

jbf-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于指导金融和经济学实证研究，帮助用户构建和防御论文中的因果识别策略。内容涵盖了高级计量方法，包括分期DID、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和事件研究法。它详细介绍了固定效应、聚类设置、稳健性检验和如何预判审稿人的质疑，确保研究设计的严谨性。
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JHR研究数据与复制政策

jhr-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
72
本指南为投稿至《人类资源杂志》（JHR）的作者提供详细的实证研究数据和代码包准备流程。它详细阐述了如何确保研究结果的可复现性、数据公开性，包括设置档案计划、处理数据权限（如受限数据），确保学术研究达到最高标准。
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《软件学报》成果可复现性指南

jos-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助投稿《软件学报》的研究人员，了解目前关于代码和数据可用性（artifacts）的最佳实践。它澄清了本刊目前不设置强制评审轨道，指导作者如何主动、恰当地提供可复现材料，将可复现性作为提升论文说服力的关键加分项。
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宏观经济预测评估标准

jqte-forecasting
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
457
本指南为撰写宏观经济或行业预测类学术论文提供严格的方法论指导。核心要求包括：必须进行样本外评估（Out-of-sample），设置多个稳健基准模型（如随机游走），并使用统计检验来证明预测结果的显著优越性，确保研究的严谨性和可信度。
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