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Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

市场蜡烛图形态识别与分类

用于扫描和分析已获取的OHLCV市场数据，自动检测并分类各类蜡烛图形态，如十字星、吞没形态和头肩顶等。它能为每个形态分配类型（反转/延续）、趋势方向以及可靠性评分。这是进行技术分析、预测市场转折点的重要工具。

ECCV论文终稿准备指南

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本指南为作者提供了一份全面的流程参考，指导如何将已接受的ECCV论文准备用于多平台发表，包括Springer LNCS、ECVA开放获取站点和arXiv。内容涵盖了页数预算管理、元数据准确性检查、兑现评审意见承诺以及遵守严格的出版截止日期等关键步骤。

JHR期刊投稿流程与要求

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了《人力资源期刊》(JHR) 的投稿标准和编辑流程。帮助作者理解期刊独特的投稿门槛，包括单匿名评审、通过快速初筛（desk-reject）、完成与现有文献的结果对标（reconciliation）以及优化报告循环利用等关键要求，确保学术稿件达到发表水准。

高级计量估计与稳健性报告

tar-data-analysis

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在指导学术研究人员进行严谨的实证分析报告。内容涵盖了从选择合适的计量模型（如双重差分、2SLS、RDD）到处理固定效应、进行稳健性检验（如安慰剂检验、替代样本）的全部流程，并特别强调了顶级期刊所要求的数据可追溯性和代码可复现性，确保研究结果的可靠性。

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