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Harness相似度

harness-similarity
ruvnet/ruflo
397
计算两个 harness 指纹的加权相似度，结合数值余弦、分类一致性和拓扑 Jaccard。可用于模板排序、漂移检测、判断复用或新建，以及为推荐流程生成置信分数。
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共轭梯度投资组合优化求解器

trader-portfolio-cg
ruvnet/ruflo
126
该技能用于执行均值-方差投资组合优化。它采用共轭梯度（CG）方法高效求解资产权重（Σ · x = μ）。相比传统的Neumann级数方法，该实现速度更快、数值更稳定。输入包括协方差矩阵和预期收益向量，输出最优资产权重，并记录详细的执行过程和性能指标。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南

aejmic-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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AEJ微观经济学结果展示规范

aejmic-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
206
本指南为作者提供了一套专业的经济学结果展示规范，专为AEJ: Micro等顶级期刊设计。它指导如何结构化地展示理论命题、构建透明的数值案例、绘制信息图和报告实证数据，确保所有学术成果的呈现既严谨又高度可读，符合顶级期刊的投稿要求。
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AJPS论文复现与验证指南

ajps-replication-and-verification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
231
本指南详细介绍了美国政治科学期刊（AJPS）强制执行的预出版复现与验证流程。它指导作者构建一个稳健的、可复现的分析包（包含代码、数据和文档），确保独立验证方能重跑代码并确认所有数值结果与论文主体一致，从而达到发表要求。
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数值实验与算例分析方法论

cjms-numerical-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
226
该指南为学术论文提供了一个严谨的数值实验设计框架。它指导作者如何从参数标定（真实数据、文献、政策）、实验矩阵设计（有效性、敏感性、边界、情境还原）到结果机制解读，构建具有高度说服力的算例分析部分。
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经典与量子引力期刊投稿指南

classical-and-quantum-gravity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
421
本工具为目标投稿至《经典与量子引力》的作者提供全方位的指导。它详细阐述了期刊对广义相对论、宇宙学和量子引力等领域的具体范围、严谨的数学和数值方法要求，帮助作者评估稿件是否适合该高水平专业期刊的投稿标准。
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机器学习理论论文数值展示规范

colt-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
本指南为撰写理论机器学习论文（如COLT）的作者提供关于数值内容纳入和设计的详细规范。核心原则是：数值展示必须服务于理论证明，用于可视化已证明的边界、相变或模型分离，而非替代理论推导。强调了绘图的严谨性、报告变异性以及学术诚信。
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机器学习理论可复现性审计

colt-reproducibility
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81
本指南提供了理论机器学习论文的严格可复现性审计标准。它要求作者确保论文中的所有数学论证都是自洽、可追溯的，包括完整的假设声明、参数常量跟踪以及数值图表的生成流程。用于提升论文的严谨性和可信度，以应对顶会严格的审稿过程。
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博弈论实验与数值分析方法

geb-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
230
本指南提供了严谨的框架，指导用户如何分析博弈论实验数据和构建数值模拟。核心原则是确保所有数据分析服务于理论推论和均衡概念的验证，而非单纯的因果推断。内容涵盖了实验数据的聚类分析、行为模型拟合以及计算结果的可复现性。
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理论论文中的计算内容处理

jet-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
398
本指南为学术作者提供了关于在理论论文中处理计算、数值或实证证据的严格规范。核心原则是“理论优先”，所有计算内容（包括模拟、示例和反例）必须服务于并论证论文的主理论贡献，而不能独立成篇。指南强调了保持结果的严谨性和可复现性，指导作者如何科学地展示这些辅助证据。
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理论经济学论文复制与数据政策指引

jet-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
210
本指南详细介绍了向JET期刊投稿时关于数据、代码和可复现性的要求。它指导作者如何满足Elsevier Option C的数据共享要求，确保数值示例和计算结果具有可验证性，并正确声明生成式AI的使用，帮助作者提高论文的透明度和可信度。
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