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学术论文图表与架构生成

academic-plotting

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。

AI/统计学术证据包构建指南

aistats-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。

欧洲机器学习会议投稿指南

european-conference-on-machine-learning-and-principles-and-practice-of-knowledge-discovery

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者评估其人工智能/数据挖掘论文是否适合投递至欧洲机器学习会议（ECML PKDD）。内容涵盖了论文的适用范围、证据标准、学术定位和与顶级国际会议（如ICML/NeurIPS）的对比策略，帮助作者优化论文叙事结构，提高投稿成功率。

KDD论文结果可复现性指南

kdd-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为数据挖掘和机器学习领域的学术研究提供了确保结果可复现性的最佳实践。它详细介绍了三层诚实模型（可重跑、可重建、可证明），并提供了从数据采集、预处理到模型配置的全流程披露清单，旨在极大地提升科研报告的严谨度和可信度。

可视化研究可复现性评估

vis-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了可视化研究领域（如IEEE VIS）的科学可复现性标准。它指导作者如何为作品构建完整的可复现性包，以通过独立志愿者在干净环境下的测试。核心内容包括GRSI要求、使用Docker容器封装代码、提供数据溯源、以及建立图表与脚本的明确映射关系，确保研究结果的真实性和可追溯性。

研究结果可复现性验证

rt-replication-package

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本工具帮助研究人员组装并严格验证学术投稿所需的完整可复现性包。它会根据目标期刊的政策，检查主脚本、环境依赖、数据计划和方法论，确保所有报告的数字都是可复现且确定的，从而避免“仅在我电脑上运行”的错误。

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