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数据管道策略护栏

clay-policy-guardrails

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该系统为数据富集管道提供全面的策略护栏。它强制执行信用额度限制，阻止敏感个人身份信息（PII）的富集，并对输入数据进行严格的验证。适用于处理大规模、高敏感度数据的场景，确保数据安全性和合规性。

机器学习论文补充材料撰写指南

colm-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了技术研究论文（尤其在NLP和机器学习领域）的补充材料结构和填写方法。它帮助作者区分哪些内容是支持核心论点的关键证据（应放在正文），哪些是用于验证和复现的审计信息（应放在附录）。内容涵盖了完整的Prompt、解码配置、详细结果表格以及代码数据包的匿名化处理，确保研究的严谨性和可复现性。

CSCW研究可复现性与透明化指南

cscw-reproducibility

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本指南提供了在人机交互（HCI）和CSCW领域提升研究可复现性和透明度的标准。它指导用户如何记录非共享数据（如访谈、日志分析），强调建立完整的分析流程、决策记录和证据链，从而极大地增强学术研究的严谨性与说服力。

学术论文数据样本规范指南

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本指南为学术研究人员提供撰写“数据与样本”章节的专业规范。它详细指导如何规范数据库点名、使用计算公式定义变量、报告描述性统计数据（包括缩尾和分位数），以及建立完整的样本筛选和可复现的流程，确保研究方法学的高度严谨性，以满足顶级期刊的审稿要求。

质性研究与多案例分析指南

nbr-qualitative-case

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这是一份针对质性研究和多案例比较的综合性指南。内容涵盖了如何从访谈、档案等资料中归纳理论、设定案例选择逻辑、完成层次编码（开放、主轴、选择），并确保研究的科学严谨性。重点指导如何达到理论饱和，以及通过三角验证、成员核查和审计追踪来提升研究的可信度。

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