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因果推断与识别策略

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本指南为发展经济学和社科研究提供了建立因果主张的严谨标准。它涵盖了量化方法（如DID、IV、RDD、RCT）和质性/混合方法论。核心要求是：从证据到结论的逻辑链条必须清晰、可辩护，确保结论不会超出证据所支持的范围，避免过度推论。
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世界政治研究设计与方法论

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本技能旨在帮助研究人员为国际关系或比较政治学的学术论文构建和论证严谨的研究设计框架。它涵盖了从案例选择逻辑、过程追踪到定量交叉国家数据分析（如DID、IV、RDD）等多种高级方法论。核心目的是通过明确界定研究范围和排除最强的替代解释，增强研究的因果识别力和学术说服力。
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世界政治学术证据展示

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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用于构建和优化世界政治类学者的学术论文中的图表和证据展示（Exhibits）。它指导如何将复杂的实证结果转化为自包含、易读、可重现的视觉材料。尤其强调在严格的字数和篇幅限制下，区分核心论点和补充证据，确保所有证据都能清晰支持文章的论证。
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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。
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学术会议投稿周期规划

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本指南为研究人员提供了一份完整的AI/NLP学术会议投稿年历规划。它详尽描述了从摘要撰写到最终会议的年度关键里程碑，涵盖了短论文、演示展示等多种投稿路径，帮助用户系统化管理研究项目的进度和时间安排。
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天文学核心科学计算库

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Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
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gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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科学论文写作与排版

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这是核心的学术写作工具，用于撰写和修订科学手稿。它支持IMRAD结构和复杂的引用格式，并强调必须结合图形摘要和技术流程图等视觉元素，确保科研论文具备最高的专业性和可读性。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
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Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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Python统计建模与计量分析

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Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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数字取证事件时间线重建

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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药物不良反应信号检测

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maziyarpanahi/openmed
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本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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