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LlamaGuard 内容审核
llamaguard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型,能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险,支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。
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威胁行为体群组画像分析
profiling-threat-actor-groups
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
315
用于构建高级持续性威胁(APT)组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程(TTPs)文档、历史战役数据和归因指标,帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级,并为行业特定风险准备高管简报。
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非英文国家犯罪案件调查指南
crime-non-english
EverMind-AI/EverOS
198
本指南旨在指导用户在调查非英文国家(如泰国、马来西亚等)的犯罪案件时,掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索,必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道,才能获取完整、准确的案情信息。
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犯罪事件角色链追踪
crime-role-chain
EverMind-AI/EverOS
76
当案件查询的答案不是直接给出的,而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时,使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系,例如从受害者到被告人、律师再到证人,从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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犯罪案件类型识别与搜索
crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
221
该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型(如谋杀、盗窃、纵火、事故),并结合该领域特有的关键词和关键约束(如金额、时间、地点),从而构建出高精确度的搜索查询,极大提升信息检索效率。
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犯罪学高级数据分析方法
crim-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
85
本指南旨在指导犯罪学研究人员执行和报告严谨的实证数据分析。涵盖了处理复杂犯罪数据(如计数数据、纵向面板和再犯生存)所需的高级计量经济学技巧。重点强调透明地报告不确定性、处理选择偏差,并确保研究方法具有完全的可复现性,以满足专家评审要求。
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犯罪学研究数据与透明度
crim-data-and-transparency
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
324
本指南旨在指导撰写犯罪学学术论文,确保研究数据的可重复性和透明度。内容涵盖数据可用性声明的撰写、构建主脚本、以及处理受限犯罪司法数据(如少年档案)的最佳实践,以符合当前开放科学的学术规范。
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投稿修改稿回复信撰写指南
crim-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
396
本指南为投稿至顶级学术期刊(尤其是犯罪学领域)的作者提供了详细的回复信撰写策略。它指导作者如何系统地回应审稿人和主编提出的修改意见,处理跨学科审稿人之间的冲突,并专业地维护论文的核心理论贡献,确保修稿的科学严谨性和可重复性。
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犯罪学研究设计与因果推断
crim-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
340
本技能用于指导用户构建和辩护犯罪学研究的严谨设计。内容涵盖定量分析(如双重差分、工具变量、断点回归、固定效应)和定性案例研究的逻辑构建。核心目标是确保研究设计能够可靠地识别因果机制,有效应对选择偏差和潜在的反驳理论,达到高水平学术要求。
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犯罪学期刊投稿评审流程指南
crim-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
101
本指南详细解析了《犯罪学》期刊的投稿评审全流程,涵盖了双匿名评审、编辑初筛和专家评估标准。它帮助研究人员了解该学科对理论贡献、犯罪测量和研究设计的具体要求,指导作者如何预先调整论文结构,提高稿件通过评审的成功率。
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学术稿件投稿预检清单
crim-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
456
本清单为作者提供了一份详细的投稿前预检指南。它重点指导如何确保稿件符合学术期刊(如《犯罪学》)的双匿名化、APA格式、无偏见语言等高标准,确保在提交到官方在线平台前,稿件万无一失。
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犯罪学图表设计与报告指南
crim-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
本指南旨在指导用户为犯罪学学术论文设计和呈现严格、自洽且科学准确的表格和图表。它详细介绍了如何可视化复杂的统计结果,包括年龄-犯罪曲线、轨迹图、生存分析和热点图。核心原则是确保呈现的证据既清晰、可复现,又能有力地传达研究发现给专业审稿人。
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