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SMR方法论展示与图表指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

专为社会科学研究方法期刊（SMR）设计，指导用户如何构建具有高严谨性的方法论展示。重点包括构建自洽的模拟结果网格、方法比较表和诊断图，确保图表本身就能清晰地支撑和展示研究方法论的论点，便于审稿人直接核验。

学术论文图表规范化制作

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本技能指导用户将原始统计分析结果转化为符合顶级学术期刊标准的、自洽的图表和表格。流程覆盖了从样本选择、描述性统计、主回归结果到事件研究、断点回归等多种展示形式，确保图表在形式、规范和内容上都符合期刊的严格要求，实现结果的专业化呈现。

学术开放科学与可复现性

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本指南旨在指导作者完成顶级安全会议要求的“开放科学附录”。它不仅要求系统性地列出所有研究成果物（代码、数据集、配置），更强调记录实验环境、版本依赖和数据生成流程，确保研究结果可以被独立、可信地复现。

世界银行经济评论适用性评估

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本技能旨在帮助作者评估其发展经济学论文是否符合《世界银行经济评论》的高标准。它重点评估论文的政策相关性、实证方法论的严谨性（如RCTs、IV、DiD等），指导作者如何从学术研究提升到政策应用层面进行重构和完善。

开发研究鲁棒性与可信度检查

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本指南为世界发展研究提供了全面、结构化的鲁棒性和可信度检查框架。它指导作者不再仅仅堆砌附表，而是应根据识别出的具体“威胁”（定量）或“挑战”（定性）来组织检查。旨在确保研究发现经受住替代解释的检验，极大地提升学术论文的严谨性和可信度。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

Polars：高性能数据分析框架

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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow，支持惰性求值（Lazy Evaluation）和并行计算，非常适合构建数据抽取、转换和加载（ETL）管道。它能够高效处理大型数据集，是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。

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。

去标识化数据泄露审计

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用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。

网页图片确定性下载器

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该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。

ICD-10编码辅助建议系统

maziyarpanahi/openmed

该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。

恶意软件配置复原与分析

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这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。

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