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可视化实验评估与设计指南

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本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。

学术研究可复现性评估指南

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本指南详细介绍了为学术会议（如VLDB）准备可复现性研究成果的方法论。它指导作者系统地构建包含原型代码、输入数据、工作负载和分析脚本的完整技术包。目的在于确保外部评估者能够独立、准确地重现并验证研究中的所有核心结果，从而提高论文的学术可信度和可复现性。

网络会议成果物提交与评估指南

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本指南详细介绍了在大型网络会议（如WWW）投稿时，如何构建和提交可复现的科研成果物。它涵盖了从数据版本控制、知识产权（如数据许可）、到设计抗网络删除（takedown-resilient）的完整流程，确保学术研究的长期可追溯性和可验证性。

Web会议实验设计与评估指南

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本指南为撰写Web会议（WWW）论文的作者提供实验设计和证据评估的详细标准。它指导作者如何确保实验证据的规模、时效性和真实性与研究主张严格匹配，涵盖了数据溯源、避免数据泄露（如时间或流行度泄露）、建立严格基线模型以及进行稳健的统计分析，以达到最高的学术严谨性。

学术论文成果物打包指南

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本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。

机器学习实验评估设计指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于设计和撰写顶级学术会议（如WSDM）要求的、严谨且有说服力的机器学习和信息检索实验评估部分。内容涵盖了四大证据维度：有效性、有效性验证、计算效率和鲁棒性。详细指导了时间分割、基线选择、消融实验、性能报告等关键协议，确保您的论文实验部分经得起最严格的同行评审。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

研究结果可复现性验证

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本工具帮助研究人员组装并严格验证学术投稿所需的完整可复现性包。它会根据目标期刊的政策，检查主脚本、环境依赖、数据计划和方法论，确保所有报告的数字都是可复现且确定的，从而避免“仅在我电脑上运行”的错误。

网页图片确定性下载器

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opensquilla/opensquilla

该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。

取证案例包报告审查

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本技能用于审计完整的安全或取证案例包，确保其在提交正式报告前的就绪状态。它会验证范围元数据、证据记录的完整性，检查发现（Finding）、路径（Path）与证据之间的可追溯性，并核对工件哈希值的一致性。这是一个非破坏性的只读审查过程，旨在验证调查的完整性和可防御性。

执行种子规范工作流

此工具是Ouroboros工作流引擎，用于执行复杂的种子（Seed）规范。它管理完整的生命周期，包括输入验证、流程编排、实时进度跟踪以及正式的收敛性评估。该技能适用于运行结构化、多步骤的计算工作流，并根据定义的标准评估结果。

分析方法验证

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

依据 ICH Q2(R2)/Q14、USP、ICH M10、CLSI EP 与 ISO/IEC 17025 等框架，规划、执行并记录分析方法的验证、确认与方法转移，涵盖线性与报告范围、准确度与精密度、检出与定量限、生物分析批合格性及方法等效性比较，并生成可追溯的统计结果与文档。

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