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AI/模式识别实验可复现性指南

prai-reproducibility

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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。

心理学荟萃分析方法论

psychbull-meta-analysis-methods

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本指南提供了严谨的统计学方法，用于学术界进行荟萃分析。它涵盖了标准化效应量（如Hedges' g、对数几率比）的计算、选择合适的模型（默认使用随机效应或多层次模型），并准确量化研究间的异质性（Q, I², τ², 和预测区间）。确保分析达到顶级心理学期刊的最新标准。

经济学研究数据与代码复现政策

red-replication-and-data-policy

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本指南规定了学术期刊提交计算和实证论文的严格政策。它要求作者提供充足的数据、源代码和详细文档（包括运行顺序、随机种子和操作系统信息），以确保研究结果能够被他人完全复现，符合如Elsevier Option C等国际学术标准。

图形学研究证据报告规范

siggraph-experiments

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这是一份针对计算机图形学和可视化领域（如SIGGRAPH）的学术论文撰写指南。它指导研究人员如何将技术声明（如“更高质量”、“更快速”）与可验证的证据相匹配。核心原则包括：与当前最佳方法（SOTA）进行正面比较、提供详细的定量指标（如PSNR、SSIM）、报告与硬件绑定的性能数据，以及进行科学的用户/感知研究，确保论文具有最高的学术严谨性，有效应对领域专家的质疑。

研究设计与因果识别方法

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本指南是一份全面的学术研究设计方法论工具箱，旨在帮助用户构建具备高可信度因果识别性的研究。它详细介绍了一系列高级计量经济学模型，包括双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和实验设计，核心目的是解决变量间的内生性问题，从而准确推断因果关系。

《柳叶刀呼吸医学》投稿指南

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本指南为投稿至《柳叶刀呼吸医学》的学者提供全面的撰稿指导。它详细阐述了期刊对呼吸和重症护理领域的高标准要求，尤其侧重于具有临床改变意义的随机对照试验和大型队列研究。该工具帮助作者检查文章是否满足严格的证据门槛、报告规范（如CONSORT、STROBE）以及专业的结构要求。

系统性文献综述流程

literature-review

提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。

监控平台错误报告生成

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。

病原体变异监测

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过 GenSpectrum LAPIS API 查询实时病原体基因组监测数据，识别当前循环的病毒谱系、增长速率及突变。适用于确定 SARS-CoV-2 优势变异株或流感谱系等当前病原体状态，确保超越静态知识截止的准确性。支持多种病原体分析。

稳健性与可复现性压力测试

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

面向《系统工程学报》投稿，对核心主张做五层压力测试——参数、状态、模型、指标与情景，并固化随机种子、软件环境、数据与代码入口，明确结论反转、失稳、超时和外推的失败边界，形成可复现证据包。

NOAA MRMS 雷达拼图数据获取

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sickn33/agentic-awesome-skills

获取 NOAA/NCEP 官方 MRMS 雷达及多传感器拼图产品（如 QPE、VIL、VII、MESH），按指定区域与 UTC 时间选取文件，并在下载后校验产品类型、网格、质量、时间戳与数据来源，适用于降水分析与地图制作。

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