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顶级 AI 会议论文撰写

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。

测试驱动开发流程

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总结测试驱动开发的三阶段循环、AAA测试流程、优先级策略、反模式警示及AI协作角色，帮助团队按步骤执行新功能或复杂逻辑。

JUnit 5单元测试最佳实践

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本指南提供了使用JUnit 5编写健壮和高效单元测试的最佳实践。内容涵盖标准的AAA测试结构、利用参数化的数据驱动测试、最佳断言实践（包括AssertJ）以及使用Mockito等框架进行依赖模拟和隔离。适用于希望提高代码覆盖率和测试可靠性的开发者。

TUnit单元测试最佳实践

github/awesome-copilot

本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试（Data-Driven Tests）的实现，以及使用强大的流畅断言（Fluent Assertions）进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子（Hooks）和处理高级测试场景，是进行.NET单元测试的权威指南。

测试模式指南

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通过 AAA、Given-When-Then、数据构建器、对象母体、参数化测试、夹具、间谍和测试替身等成熟模式，帮助设计结构化、可靠、可维护的单元、集成或端到端测试，涵盖命名规范、TDD/BDD 与模拟实践。

高对比度设计指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了高对比度设计系统的核心原则和多平台（Web, iOS, Flutter）的实现方案。旨在确保用户界面达到WCAG AAA级别的可访问性标准。通过使用纯色、明确的边界和高对比度的色彩搭配，为用户提供极高的文本可读性和强烈的视觉冲击力。

地理数据分析报告规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能提供了一套针对地理学领域严谨的数据分析和报告标准，涵盖空间统计、遥感分析和定性研究等多个方面。核心要求确保分析结果具有“空间真实性”，准确量化不确定性，并证明结果的稳健性和可重复性。

地理学文稿定位与论述

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南指导作者如何将学术稿件定位在一个具体的地理学学术辩论中，避免仅仅罗列文献。它强调识别“最接近的先前工作”，阐明跨学科的地理学意义，并融入地理理论，从而提升研究成果对专业学者的学术影响力。

学术论文修改与申辩指南

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这是一份针对学术期刊（如AAAG）的修改和申辩指南。它指导作者如何构建结构化的回应信，系统地逐点回应审稿人和主编的意见。重点在于不仅是修改机械细节，更要通过论证来强化地理学核心论点，包括方法论、空间分析和制图学的改进。

地理学研究设计方法论

aaag-research-design

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助地理学研究者系统性地强化论文的论证设计。它涵盖了定量空间分析、遥感、定性人文地理和混合方法等多个前沿领域，指导作者如何科学地处理空间尺度、数据依赖性、案例选择和多源数据整合，确保研究成果的学术严谨性。

地理学会期刊投稿流程指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了《美国地理学会年鉴》的投稿和审稿流程。它涵盖了双盲评审模型、按区域分配的专业编辑标准、常见的投稿失误点（如缺乏理论或制图不规范），以及如何解读审稿意见，帮助作者在投稿前进行自我优化和预警，提升学术深度。

学术稿件投稿预检清单

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为作者投稿至美国地理学会年鉴（AAG）的预检清单。它详细指导作者检查稿件是否符合双盲评审的严格标准、字数限制（如11,000词）、芝加哥格式规范，以及如何处理地理数据中的敏感信息，确保投稿流程的完整性。

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