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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：协作取证时间线分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Timesketch是一个协作式的开源取证平台，专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源（如日志、工件）的安全数据，用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器，用户可以追踪事件发生的时间顺序，进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。

研究新颖性查验与评估

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个专业的学术研究工具，用于系统地检查提出的研究方法或技术创意是否具有新颖性。它引导用户提取核心技术主张，并在多个学术来源（如arXiv、顶级会议）进行多维搜索。最终生成结构化的《新颖性报告》，提供相似工作、关键差异点和整体学术评估，确保研究贡献的唯一性。

使用Plaso进行取证时间线重建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。

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。

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

uai-topic-selection

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。

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