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SIGIR论文投稿与定位指南
sigir-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
492
本指南旨在帮助研究人员确定其信息检索(IR)工作的核心贡献点。它提供结构化测试,帮助用户判断贡献点是检索本身还是下游系统。内容指导用户如何选择最合适的SIGIR投稿轨道,或将其路由到NLP/ML、RecSys、CHIIR等邻近的学术会议。
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云计算系统工件评估指南
socc-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
81
本文档指导作者如何为学术会议(如SoCC)准备高质量、可评估的系统工件。它详细介绍了遵循ACM工件评审和徽章制度的最佳实践,强调必须提供可复现的测试环境、完整的文档和明确的溯源信息,特别是需要复现长尾延迟和成本结果。
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科学期刊投稿全流程审计清单
ssi-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
140
本审计清单是为投稿至《中国科学:信息科学》等高水平学术期刊作者设计的全流程检查工具。它系统性地覆盖了文章的各个关键环节,包括LaTeX格式要求、中英文双语摘要撰写、国际学术规范(如参考文献标准)和学术伦理要求。作者应在最终投稿前,使用此清单进行彻底的质量把关,确保稿件达到发表标准。
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速写模式:应答压缩纪律
steno-mode
github/awesome-copilot
378
启用“速写模式”后,系统将以专家级的纪律化速记风格进行回复,显著压缩冗余的填充词和令牌,减少输出长度。本模式特别适用于代码审查、调试问答和架构总结等技术场景,确保极高的技术精确度,同时提高信息密度。可切换四种压缩级别,从专业到极简。
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会计研究选题与期刊匹配指南
tar-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本指南为会计研究人员提供了一套完善研究问题和范围的系统方法,确保选题达到《会计评论》(TAR)等顶级期刊的要求。它重点指导如何检验一个问题是否以会计信息为核心、是否存在可识别的因果关系,并帮助研究者准确判断课题最适合投递的学术期刊,避免“数据先行”的误区。
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Biopython:生物计算工具箱
biopython
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
Biopython是一个全面的Python库,专为计算分子生物学而设计。它提供了处理生物序列(DNA、RNA、蛋白质)、结构分析(PDB)、序列比对、系统发育树构建以及与NCBI等主要公共数据库交互的强大功能。适用于进行高级生物信息学分析的研究人员。
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文献引用与参考文献管理
citation-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
338
本技能提供系统性的学术研究和写作支持。用户可以使用它在谷歌学术、PubMed等数据库搜索文献,从DOI、PMID等标识符提取准确的元数据,验证引用信息,并生成格式规范的BibTeX条目。这对于确保研究的可复现性和提高引文准确性至关重要。
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去标识化数据泄露审计
auditing-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
180
用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描,检测残留的个人健康信息(PHI)或身份标识符。它结合了结构化正则检测(如SSN、电话、日期)和模型二次检测,计算泄露严重性。一旦发现任何泄露,系统将立即阻止数据发布,确保数据脱敏达到最高合规标准。
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多语言临床文本脱敏处理
deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计,能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息(PII)。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则,并生成高度本地化的替代假数据,确保脱敏结果的真实性和可用性。
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邮件安全与钓鱼分析
email-security
zhaoxuya520/reverse-skill
66
本指南提供了一个系统化的邮件安全审查流程,用于进行授权的钓鱼和欺诈邮件分析。核心功能包括:深度解析邮件头信息,评估SPF/DKIM/DMARC等协议配置,识别商业邮件欺诈(BEC)模式,并研究邮箱令牌滥用等高级威胁,适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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OpenClaw长期记忆插件配置与部署
openclaw-memory-tencentdb-setup
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
363
本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件,实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置(如召回阈值、向量嵌入)以及故障排查,确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。
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放射学报告结构化
structuring-radiology-reports
maziyarpanahi/openmed
273
本技能用于将放射科的自由文本报告(如CT、MRI、X光片等)转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分(技术、发现、印象),并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息,支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。
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