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TorchDrug 图神经工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

Timesketch取证事件时间线分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Timesketch是一个强大的开源协作取证工具，用于构建事件时间线。它可以摄取、规范化并分析多源事件数据（包括日志、工件和Plaso输出），从而重建复杂的攻击链，并用于文档化安全事件调查。适用于需要多分析师共同协作进行深入取证调查的场景。

获取深度金融信号分析

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RKiding/Awesome-finance-skills

该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。

使用Plaso构建数字取证超时间线

building-super-timelines-with-plaso

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何利用Plaso工具生成数字取证超时间线。它能够融合文件系统MACB时间、注册表、EVTX、浏览器历史等数百种类型的数据，构建单一、规范化的时间轴。主要用于事件响应或取证调查，以重构受损或被攻陷系统上的完整事件序列，并帮助分析人员检测潜在的反取证行为。

计量经济学理论投稿预检指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为作者提供了一份详细的投稿预检清单，旨在确保提交给《计量经济学理论》的稿件符合期刊的各项格式和技术要求。内容涵盖制作单嵌入字体PDF、采用APA作者-日期引用、保持单匿名身份以及遵守50页篇幅限制等关键细节。在最终提交前使用此清单，避免因格式不符而被退回。

法律经济学论文投稿匹配度评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南专为目标投稿《法律与经济学期刊》（JLE）的作者设计。它帮助作者评估手稿是否符合该期刊对法律/监管问题与实证经济学分析结合的高标准。内容涵盖识别策略（如双重差分、工具变量）、数据质量要求以及常见的拒稿原因，确保论文具有足够的经济机制和实证深度。

顶刊投稿评审流程与优化指南

psci-review-process

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细阐述了顶级心理学期刊的投稿评审标准，重点涵盖研究结果的稳健性、数据透明度以及预注册质量。它帮助作者在投稿前进行模拟测试，预判常见的拒稿原因，并优化论文结构，提高稿件的发表成功率。

不确定性研究的投稿期刊选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员确定最合适的学术会议（如UAI、AISTATS、NeurIPS、ICML等）投稿目标，尤其当论文核心贡献围绕不确定性表示、概率推理或因果推断时。文章提供详细的筛选标准和对比分析，帮助精炼论文的范围和目标受众。

科学研究与分析技能

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sickn33/agentic-awesome-skills

此技能提供针对科学研究与分析任务的专门指导和结构化模式。它帮助用户制定假设、设计实验、分析数据并在科学背景下解释结果。当任务涉及严谨的科学方法、文献综述或需要专家级推理的技术分析时请使用。它不能替代专业验证或安全检查。

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