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艺术史证据与来源处理

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本技能指导艺术史学者如何收集、权衡和严谨引用非视觉证据，包括档案记录、物权流转（Provenance）、原始文献和技术分析报告。它确保所有的艺术史论点都建立在可验证、可追溯的可靠来源之上，防止论述基于空泛的臆测。
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艺术公报投稿预审指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是为艺术公报（The Art Bulletin）作者准备的最终投稿预审清单。它详细指导作者如何检查和修正手稿、摘要、插图、封面等所有文件，确保符合期刊要求的双盲匿名化、文件格式（必须为Word）、字数限制和学术规范，防止稿件因格式问题被退回。
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系统结果可复现性与状态捕获

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本指南提供系统级研究结果可复现性的最佳实践。它强调了捕获完整的实验状态（包括硬件步进、固件、内核、工具链版本和数据溯源）的重要性，以防止环境漂移导致的结果衰减，确保学术成果的严谨性和可信度。
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学术会议论文投稿指南

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本指南详细介绍了大型学术会议（如COLM）的完整投稿流程。内容涵盖严格的格式限制（如9页限制）、保持双盲评审的匿名性、LLM使用披露，以及通过技术扫描防止身份泄露。帮助作者顺利完成学术论文的投稿和修改，确保符合最高的学术规范。
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CoNEXT投稿审核指南

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本指南是CoNEXT投稿的全面审核手册。它系统性地指导研究人员完成论文准备的各个关键流程，内容涵盖选择正确的投稿周期、遵守ACM格式和页数限制、管理注册与提交流程、确保双匿名评审合规性，以及如何防止工件和元数据中的身份泄露，帮助提高论文的投稿成功率。
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学术论文内容分层管理指南

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本指南指导作者根据内容的决策关键性，将材料（如核心结果、方法和限制）合理分配到论文主体、附录或可复现工件中。核心原则是“决策关键性”：任何审稿人必须阅读才能决定论文接受与否的信息，必须放在主体部分，防止关键发现被隐藏。
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EDA研究的严谨评估指南

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本指南为电子设计自动化（EDA）领域的顶级会议提供了严谨的论文评估标准和检查清单。内容涵盖了从使用标准基准测试集（如ISPD、EPFL）到报告完整PPA指标、运行时长，再到对机器学习模型进行防止数据泄露和确保泛化能力的具体要求，旨在确保所有研究评估的公平性和科学性。
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负责任AI项目投稿路径选择

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本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法，帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献，防止负责任AI的伦理论述流于表面。
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理论论文可复现性与严谨性检查

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套针对理论计算机科学论文的严谨化方法论，旨在确保论文的最高可检查性。它详细介绍了五个关键实践：建立假设记录表、冻结定理陈述以防止版本漂移、审计外部引用定理、为计算步骤提供证书，以及规范错误更正（errata）流程。确保证明在最严格的学术审阅中通过。
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FSE学术会议投稿审计指南

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本指南为FSE学术会议论文投稿的全面审计清单，指导作者完成从初稿到最终提交的所有关键步骤。内容涵盖严格的论文注册与投稿双阶段截止日期、符合ACM模板和页数限制、执行重度双匿名化（防止身份泄露）以及遵守开放科学的数据可用性声明要求，确保论文达到顶级学术会议的标准。
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基因组坐标转换与标准化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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转换基因组区间格式（如 BED、VCF、GFF），处理 0 基和 1 基约定。标准化变异、对齐插入缺失并检测组装不匹配，防止分析错误。适用于需要跨不同基因组构建和文件类型进行精确坐标映射的生物信息学流程。
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科学结果可复现性指南

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286
本指南旨在提供一套严谨的方法论，确保包含硬件架构和模拟的计算研究结果能够完全复现。核心要求是固定整个结果链条，包括模拟器提交、配置文件、工作负载、采样区域及统计脚本，并为每个图表建立详细的“清单”（manifest）。此外，指南还强调记录硅片运行时的机器状态和对环境的容器化管理，以防止时间推移带来的数据漂移。
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