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PPoPP论文内容划分指南
ppopp-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
421
本指南旨在指导作者为PPoPP会议撰写论文时,如何根据“决策关键性”原则划分内容。核心原则是:必须让审稿人看到的内容(如正确性论证、主线性能曲线、核心设计洞察)应保留在主文,而所有冗余的原始数据、完整证明和大量测试结果应移至附件或附录。
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并行系统论文写作指南
ppopp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
82
这份指南详细介绍了向顶级学术会议提交并行编程研究论文所需的严格规范。内容涵盖了证明并发正确性、使用加速曲线展示可扩展性、遵守严格的篇幅限制(10页,双栏布局)以及如何组织技术贡献,以满足专家审稿人的要求。
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PRL投稿审稿人策略指南
prl-referee-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
242
本指南详细介绍了PRL投稿的最佳实践策略。它指导作者如何选择推荐和反对的审稿人,核心在于证明研究既具备科学的正确性,又具有跨学科的广泛意义,从而预先应对潜在的审稿质疑,提高论文被接受的几率。
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STOC学术论文评审流程模型
stoc-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
87
本模型详细描绘了顶级理论计算会议STOC的论文评审流程。内容涵盖了程序委员会(PC)结构、外部审稿人的作用、核心评估维度(正确性、重要性、广度、新颖性)以及完整的投稿时间轴。它为作者提供了关于了解评审机制和最大化文章影响力的专业指导。
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TACAS学术论文撰写规范
tacas-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
321
这是一份为提交给验证领域专家的学术论文提供的综合撰写指南。它强调必须在第一页明确阐述核心贡献,必须明确提出正确性保证(soundness claim),并要求所有实证证据都必须配有公平、可复现的基准测试。指导作者根据论文类型匹配正确的结构和规范。
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撰写学术评审回复指南
uai-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
148
本指南提供了撰写学术会议论文评审回复的策略框架。它指导作者如何根据技术正确性、新颖性、论证支撑和清晰度四个维度组织回复,确保回复的专业性、匿名性,并提出在后续的领域主席(AC)讨论阶段能够站得住脚的修改承诺。
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规则集审计与优化器
eval-rules
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
109
该工具用于审计和维护规则文件结构(如.claude/rules/)。它能检查规则的结构正确性、验证 glob 路径模式是否有效,并通过交互式流程,引导用户确认和优化每条规则的适用性和准确性,确保规则集保持最佳状态。
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提交前AI代码变更校验
validate-changes
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
364
该工具利用LLM作为裁判,在提交代码之前对暂存的Git变更进行全面评估。它会检查代码的正确性、完整性和安全性,并提供详细的审核结果(通过、需复审、拒绝)和可操作的改进建议,帮助开发者提升代码质量。
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验证代码变更是否正常
verify
NanmiCoder/cc-haha
407
该工具用于开发人员验证代码更改是否符合预期。通过在运行环境中执行应用程序,用户可以快速确认代码变动是否正常工作,从而保证代码的稳定性和功能正确性。
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代理程序流程审计与评估
harness-eval
tech-leads-club/agent-skills
494
这是一个全面的、与技术栈无关的代理程序骨架评估工具。它通过结构化的多阶段协议,检查代理程序中的代码路径是否中断、指令是否冗余,以及整体实用性。评估流程包含高优先级问卷(Q1, Q2)和三个核心轨道:A(正确性)、B(冗余性)和C(实用性)。适用于复杂的AI代理系统部署前或重大重构时的系统审计。
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导入数据verse解决方案
import-solution
microsoft/power-platform-skills
269
该技能用于将Dataverse解决方案zip文件导入目标环境。它支持标准导入和可选的阶段性导入,以便在提交变更前进行依赖检查。该功能集成了强大的ALM计划门控机制,确保部署流程的正确性和数据的时效性。
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法律内容红队验证与事实核查
red-team-verifier-patrick-munro
lawve-ai/awesome-legal-skills
274
该高级技能为AI生成的法律文件提供系统化、对抗性的验证。它严格检查事实准确性、法律引证的有效性、数字数据的正确性以及信息来源的可靠性。当您需要在向客户或利益相关方分发复杂的法律分析、合规报告或法规摘要前进行红队测试、事实核查或质量控制时使用。
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