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跨期刊投稿流程管理

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这是一个指导整个学术出版生命周期的工具集，作为跨多个期刊的中央路由器。它系统地串联了从选择目标期刊、运行数据分析、检查提交准备度、模拟审稿人质疑、撰写回复稿件，到构建最终复现包等关键步骤，为研究人员提供了一个完整的投稿流程管理框架。
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可复现信息检索研究物证构建

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本指南提供信息检索（IR）领域学术论文的物证打包与提交规范。它详细阐述了可复现性的严格要求，包括必须包含TREC格式的运行文件、判断集（qrels）和索引配方。涵盖了代码库结构、审稿人匿名化处理、数据出处追踪和结果可审计性，确保提交结果可以由任何人使用标准工具复核。
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文本检索会议投稿定位指南

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本技能旨在指导作者将信息检索（IR）相关的学术论文，根据Text REtrieval Conference (TREC)的特定要求进行定位和重构。它是一个专业的投稿定位工具，帮助作者确保论文的证据链、贡献类型以及评估方法与TREC关注的共享测试集、检索任务和NIST式基准测试高度匹配，从而提高投稿成功率。
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天文学期刊投稿与定位指南

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本指南旨在帮助作者判断其观测性、数据密集型天文学手稿是否适合投稿至《天文学期刊》（AJ）。内容详细介绍了期刊的特定范围、对方法的严格要求（如不确定性传播），并提供了符合AAS标准的投稿检查清单，作为投稿前的适用性评估和文章重构工具。
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学术论文终稿准备指南

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本指南为作者提供从论文被接受到终稿提交的全流程指导。内容涵盖去匿名化处理、完善会议论文集元数据、集成审稿意见、重新生成图表以及准备海报和演讲。它是一个管理整个复杂学术工作流程的必备工具。
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人机交互论文相关工作撰写指南

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本指南详细指导作者如何撰写顶级人机交互（HCI）会议（如UIST）的“相关工作”部分。核心重点是：相关工作必须是证明自身创新点（Novelty Proof），而非简单的文献综述。内容应按能力维度组织，利用对比表格来清晰展现自身工作与现有系统间的性能差异（Capability Delta），并覆盖技术、工具集和商业实践三个传承链条。
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天文学核心科学计算库

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Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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Cirq：量子电路模拟与编程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架，用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化，并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成，是开发量子算法的理想工具。
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Genkit Dart 人工智能开发

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evanca/flutter-ai-rules
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在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南，涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI，适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
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Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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管理Azure容器注册表

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github/awesome-copilot
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这是用于管理Azure容器注册表（ACR）的CLI工具集。它支持执行ACR的完整生命周期管理，包括创建注册表、身份验证、使用云构建推送容器镜像、从其他源导入镜像，以及配置地理复制、私有端点和Webhooks等高级安全及网络功能。是Azure容器化CI/CD流程的核心工具。
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基因变异注释与HGVS规范化

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maziyarpanahi/openmed
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该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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