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使用Cloudflare实现DDoS攻击缓解

implementing-ddos-mitigation-with-cloudflare

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何使用Cloudflare配置多层级的DDoS防御系统。它涵盖了抵御网络层（L3/4）和应用层（L7）攻击的配置，包括管理规则集、Web应用防火墙(WAF)、速率限制和机器人管理。适用于增强安全架构和满足合规性要求。

Opentrons 实验协议开发

opentrons-integration

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向 Opentrons Flex 与 OT-2 机器人，编写、审查、仿真并排查 Python Protocol API v2 实验协议，涵盖甲板与耗材配置、移液器、模块、运行时参数、液体处理及安全上机部署。

自动控制与自动化论文定位指南

aas-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能旨在指导研究人员判断选题是否符合《自动化学报》的学科定位。它详细界定了控制理论、模式识别、机器人和智能系统等领域的边界，帮助作者明确自身贡献的控制/自动化核心主线，避免因主题超范围或缺乏新意而被初审退稿。

先进功能材料投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助作者评估研究成果是否适合提交给《先进功能材料》期刊。核心在于构建“结构-功能-应用”的完整链条，适用于光电、生物医学、软体机器人等前沿材料领域，指导需满足的方法论和性能量化要求。

机器人学习论文“相关工作”撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细指导作者如何在高度交叉的机器人学习领域构建论文的“相关工作”部分。内容涵盖了如何覆盖多种前沿文献流（如机器学习、经典机器人学、机器人学谱系、VLA模型），并强调了遵循严谨的学术引用规范和定位技巧。

机器人实验方法论与报告规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细指导机器人研究人员如何设计和报告科学严谨的实验结果。内容涵盖了从仿真到真实世界的证据级别提升、统计分析的最佳实践、基线公平性设置，以及量化仿真到现实环境的性能差异，是投稿顶会必备的实验方法论规范。

机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文为机器人学研究论文提供了达到高标准科学可复现性的指南，尤其强调了硬件实验的验证过程。它提出了一种分层验证体系，将结果分为“可重跑”（代码和仿真）和“可审计”（硬件日志和协议）。指南指导研究人员建立完整的硬件规格清单，记录原始传感器数据包，并诚实地报告系统中的确定性与随机性，确保研究成果的透明度和可验证性。

机器人视频附件制作指南

icra-supplementary

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指南详细指导作者如何为机器人会议投稿准备视频附件。内容涵盖严格的技术规格（如时长、大小限制），强调视频必须作为独立的科学证据，不能依赖文本。重点指导如何构建视频故事板、处理匿名化和遵循自包含性原则，确保提交的视频具有学术严谨性。

机器人项目投稿路线选择

icra-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能提供了一个全面的机器人项目投稿路线选择指南。它帮助用户根据研究的具身化程度、贡献类型（如人机交互、操控、感知）等维度，判断项目最适合投稿到ICRA、IROS、CoRL等顶级会议或期刊，避免错误的时间和方向投入。

ICRA机器人大会工作流程

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这是一份关于IEEE ICRA会议的完整年度投稿和展示周期指南。它详细涵盖了从论文截止日期、视频附件到最终定稿的每一个关键里程碑。内容提供了结构化的逆向规划、备选方案（如RA-L、IROS）和在机器人学研究领域应对学术时间线管理的实用技巧。

机器人顶会论文写作风格指南

icra-writing-style

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为撰写机器人顶级会议（如ICRA）论文提供结构化指导。它强调将文章重点从技术描述转向任务挑战，要求所有论点必须量化，并遵循“图先行”原则，帮助作者在严格的篇幅限制内优化论文的学术表达和逻辑结构。

机器人期刊投稿与定位指南

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本指南旨在帮助作者评估其机器人学研究是否适合投稿至IEEE Transactions on Robotics (T-RO)。它强调，成功的投稿必须是完整且经过严格验证的贡献，要求在真实机器人或高保真仿真平台上进行定量实验验证，涵盖了从运动规划到控制的各项要求。

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