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软件学报录用后定稿与清样指南

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本指南详细介绍了论文被《软件学报》录用后，进入定稿、校样和清样阶段的全部流程。内容涵盖内容锁定、2021版模板格式终校、参考文献（GB/T 7714）复核、版权协议签署，以及最重要的中英文摘要、关键词和术语的双语一致性核对，确保稿件达到专业出版级的最高标准。
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语言研究数据透明与共享

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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为《Language》（LSA）期刊投稿准备数据集、分析代码、注释语料与录音材料；涵盖可复现的量化分析流程、莱比锡注释法田野例句、语音测量脚本，以及受访人知情同意、社区协议与匿名化伦理和数据可用性声明撰写。
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MCP协议实现安全审计

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github/awesome-copilot
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这是一项针对模型上下文协议（MCP）实现（包括服务器、客户端和工具）的综合安全审计能力。该技能会根据安全基线（如MCP-01到MCP-05）、OWASP MCP Top 10以及远程代码执行（RCE）等常见漏洞向量，对源代码进行深度审查。审计结果将生成详细报告，并提供文件和行号证据，用于确保服务在发布前的安全性。
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自然地球科学论文长度管理指南

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本指南为投稿给《自然地球科学》的作者提供了结构化的内容管理框架。它详细指导作者如何遵守期刊对字数、图表数量和参考文献的严格限制。通过将实验协议转移至在线方法和将补充数据放入补充信息，帮助作者确保正文内容保持高度集中、精炼且具有最大的学术影响力。
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PerCom传感数据可复现性指南

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本指南为在学术发表中打包泛在计算传感艺术品和数据集提供了全面的标准。它涵盖了确保研究可复现性的最佳实践，重点强调了跨受试者评估（LOSO）、涉及人体的去标识化协议以及如何构建完整的提交包，以适应严格的同行评审。
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科学测量结果可复现性指南

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本指南旨在为编译和运行时系统提供科学、严谨的实证评估标准，符合SIGPLAN的严格要求。内容涵盖了暖机周期（warmup）、方差和置信区间报告、基准选择的原理性、工具链版本锁定以及跨平台有效性等关键点，帮助用户建立可供学术发表的、可验证的测量协议和环境日志。
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开放获取、版面费与授权选择

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本技能旨在指导作者完成投稿前关键的决策流程。它帮助作者确认全金开放获取（Gold OA）模型的文章处理费（APC），检查减免或折扣的资格（如低收入国家身份、机构协议），并根据资助方要求，选择合适的知识共享许可协议（CC BY或CC BY-NC）。
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学术研究透明与可重复性

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本指南详细阐述了学术出版物（特别是包含原始数据或元科学的论文）必须遵循的开放科学和可重复性标准。它指导作者执行数据预存、协议预注册和计算信度报告等关键步骤，确保整个研究过程具有高度可审计性。
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开放科学透明度报告准备

psychbull-open-science-and-transparency
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本技能指导作者为学术论文（尤其是荟萃分析）准备完整的透明度报告包。它确保符合开放科学原则，涵盖了协议预注册、编码数据库、代码本和分析脚本的完整提交要求，是证明定量研究结果可重复性的关键步骤。
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推荐系统论文写作指南

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本指南为推荐系统（RecSys）领域学术论文的结构化和内容优化提供专业指导。它指导作者如何重写第一页、设计严谨的评估协议（如时间分割、等预算基线），并避免夸大结论，确保论文符合顶级AI会议的标准。
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系统综述方案与预注册

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本指南旨在帮助用户为教育研究的系统综述或荟萃分析制定严谨的、预先设定的研究协议（Protocol）。它指导使用者在实际搜索文献前，系统性地明确研究问题范围（PICO）、纳入排除标准、检索数据库和分析模型，从而确保研究流程的高度透明性和科学性。
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机器人科学实验设计指南

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本指南提供了一套严谨的实验设计框架，用于机器人和AI领域的学术研究。它指导用户将实验重点从单纯的系统展示转移到验证可证伪的科学假设。内容涵盖了从科学主张推导出实验条件、制定硬件试验协议、处理仿真与真实数据证据分离，以及进行详细的故障归因分析等关键步骤，确保研究的科学性和可信度。
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