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顶级科学论文撰写指南
sci-writing
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
302
本指南指导作者掌握顶级科学期刊的论文写作规范。它教会如何根据研究性质选择合适的报告类型(报告或研究文章),严格控制篇幅和图表数量,最重要的原则是将详细的方法和数据移至补充材料,确保主文逻辑流畅、论点突出,并掌握学术语言的精炼技巧。
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Git提交范围蔓延检测器
scope-creep-detector
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
136
该工具用于分析Git差异与预设的开发意图,以检测范围蔓延。它可以识别出超出修复范围的无关文件、依赖添加、公共API重命名或配置修改,帮助开发者决定哪些变更应保留、拆分或需要额外说明,从而确保代码合并的纯净性和聚焦性。
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学术论文重投回复指南
sensys-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
130
本指南为作者提供了撰写学术论文重投(Resubmission)回复的系统方法论。它指导用户将审稿意见视为必须完成的“合同”,要求通过提供新的测量数据和实验结果来关闭每一个疑虑,避免空泛的辩论性论述。核心是构建“改变图”(Change-map),确保回复具有高度的专业性和可追溯性。
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SenSys审稿流程指南
sensys-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南详细介绍了SenSys独特的双截止日期评审模型。它为作者提供了全面的路线图,指导如何解读复杂的拒稿结果,构建实质性修改,有效回应审稿人的质疑,并理解系统性评审的关键标准,如能耗测量和基线公正性。
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社会科学R&R回复信撰写指南
sf-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
70
本指南详细介绍了社会科学期刊R&R(修改和再提交)回复信的撰写策略。它指导用户如何在系统性回应审稿意见、调和冲突观点,并严格遵守字数和图表限制的前提下,最大化论文的发表几率,确保方法论的严谨性。
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期刊文章投稿预检指南
sf-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
180
本指南是提交学术稿件的综合预检清单,专用于遵循期刊的投稿规范(例如通过ScholarOne)。它详细列出了关键的合规点,包括双重匿名化处理、严格的10,000词限制(包含参考文献)、图表面板数量限制以及强制的写作格式(芝加哥17版)。旨在帮助作者在正式提交前,发现常见的格式和匿名性错误,避免初审阶段被拒稿。
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学术论文图表精简与展示指南
sf-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
127
本文档指导作者如何为学术期刊撰写和精简表格与图表。由于期刊对主文和补充材料的展示数量有严格限制(不超过10个面板),本指南教你如何挑选最核心、最能支撑论点的图表,确保每一个展示的成果都是独立自洽、易于专家理解的。
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社会力量稿件流程路由器
sf-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
145
这是一个为通用社会科学期刊设计的稿件流程规划工具。它充当文章的编排器,指导作者完成从选题、理论构建、设计、数据分析到最终修改的全周期流程,确保文章的通用性、学术严谨性,并严格遵守字数和图表数量等结构限制。它能根据当前阶段,将用户路由到最需要改进的技能模块。
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图形可复现性认证与评估指南
siggraph-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
281
本指南详细介绍了SIGGRAPH领域图形成果的可复现性认证流程(GRSI/CRCG)。该认证由社区志愿者执行,旨在验证论文代码是否可运行,并能否成功重现论文中的关键结果(如渲染图像、处理的网格)。它涵盖了从代码打包、资产管理、确保计算确定性到最终归档的全过程。
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图形学研究证据报告规范
siggraph-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
332
这是一份针对计算机图形学和可视化领域(如SIGGRAPH)的学术论文撰写指南。它指导研究人员如何将技术声明(如“更高质量”、“更快速”)与可验证的证据相匹配。核心原则包括:与当前最佳方法(SOTA)进行正面比较、提供详细的定量指标(如PSNR、SSIM)、报告与硬件绑定的性能数据,以及进行科学的用户/感知研究,确保论文具有最高的学术严谨性,有效应对领域专家的质疑。
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图形论文相关工作撰写指南
siggraph-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细指导如何在顶级计算机图形学会议(如SIGGRAPH)撰写“相关工作”部分。核心原则是:不按时间线,而是通过“能力增量”(Capability Delta)来定位创新点,覆盖渲染、几何、AI等多个技术领域,并掌握复杂的学术归属和对比论证技巧。
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计算机图形学可复现性指南
siggraph-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南为计算机图形学研究提供了一套完整的可复现性框架。它指导用户如何记录和锁定所有依赖项(如资产、随机种子、硬件配置),处理浮点数和随机过程中的非确定性,最终确保任何读者都能从代码和数据中重新生成论文中的所有图表和性能数据。
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