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学术论文成果物打包指南

wsdm-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

网络与社交数据挖掘主题指南

wsdm-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助研究人员评估项目是否符合WSDM（Web/社交数据挖掘）的特定学术范围。它详细介绍了“两道关卡测试”（数据源和方法论的严格性），并提供了路线图，指导作者将论文投稿到最合适的学术会议（如SIGIR、KDD、RecSys等）。

固件布局与深度分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个用于固件逆向工程的专业技能。它指导用户分析固件的结构，包括分区表、引导链（如bootloader、kernel、init）和更新机制。主要用于CTF挑战，帮助分析设备核心架构，追踪执行流程，并深度提取嵌入的密钥、凭证或关键秘密。

恶意软件配置复原与分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

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。

解析HL7 v2消息用于OpenMed

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maziyarpanahi/openmed

本技能负责解析复杂的管道分隔符HL7 v2.x消息（如ADT、ORU等），将其解构为结构化的片段和字段。它特别适用于从接口引擎接收的HL7数据流，能提取并暴露嵌入的临床叙事文本（如OBX-5和NTE-3），供后续的自然语言处理（NLP）分析。同时，也提供了保留原生HL7结构的同时，对受保护健康信息（PHI）进行脱敏处理的功能。

不良事件报告结构化（E2B(R3)）

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于将非结构化的不良事件描述文本，转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段，包括可疑药物、反应（通过MedDRA编码）、严重性等级和结局等，是构建个体病例安全报告（ICSR）和进行药物警戒申报的专业工具。

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