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计量经济学稳健性分析结构指南

wber-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
316
本指南提供了一个严谨的计量经济学论文稳健性分析框架，尤其适用于使用发展中国家数据的研究。它指导作者将稳健性检查从简单的附录列表，重构为围绕潜在识别威胁和数据质量风险（如测量误差、样本覆盖不足）组织的逻辑体系，确保研究结论的可靠性。
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研究重现与透明度报告包指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本指南为世界发展期刊的实证和定性研究提供构建可重现性报告包的流程和标准。它详细介绍了量化数据的代码完整性、数据溯源、去标识化处理，以及定性研究的证据链追溯方法，尤其强调了在保护研究伦理和双匿名评审环境下的透明化实践。
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法学期刊投稿预备检查清单

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
133
本工具为作者提交给学术法学期刊（如耶鲁法学期刊）前提供的全流程预检清单。它指导用户完成关键的预上传步骤，包括强制性的匿名化检查、遵守严格的篇幅限制、核对Bluebook引注规范，并确认使用官方投稿系统。使用它能帮助作者在最终提交前避免常见的投稿错误。
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耶鲁法学期刊投稿流程指引

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能是耶鲁法学期刊（YLJ）投稿流程的中央路由系统。它指导用户完成从选题、论点构建到Bluebook引注检查的整个投稿周期。该系统强调投稿品必须是近乎定稿、引用完整且符合Bluebook规定的学术作品，根据稿件的类型（文章、评论、特稿等）和当前撰写阶段，引导用户走向正确的专业流程。
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OOPSLA补充材料结构指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
327
本文档详细介绍了OOPSLA投稿的补充材料结构化最佳实践。核心原则是“分层决策”，确保论文主体内容能够独立支撑论点，而将完整的证明、额外的基准测试等细节放在附录。指南还强调了整个提交过程中的匿名性维护和多轮次提交的内部一致性检查。
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自动跨栈测试运行器

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
242
这是一个统一的接口，用于在CI/CD流程中为多种编程语言（Python、Node.js、Rust）运行测试套件。它能自动检测项目环境，并调用相应的测试框架，确保无论底层语言如何，都能进行一致的代码质量检查。适用于代码提交或持续集成环境。
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源码安全审计流程

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zhaoxuya520/reverse-skill
344
本流程提供一套全面的白盒代码安全审计工作流，用于对自有代码库进行系统性安全审查。它结合了Semgrep、CodeQL等SAST工具的自动化扫描能力，并强调了人工威胁建模和漏洞验证环节。适用于代码合并请求（PR）和发布前的安全加固。
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疾病风险调整与HCC评分

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maziyarpanahi/openmed
380
该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类，并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持，帮助识别潜在但未记录的HCCs，并检查文档是否提供必要的MEAT证据，确保人工审核的准确性。
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安卓应用Hook与安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
446
该技能用于安卓应用的深度运行时分析，主要应用于CTF和安全研究领域。涵盖了Hook特定边界（JNI、WebView）、绕过安全机制（SSL Pinning、Root检测）以及恢复敏感数据或请求签名等高级技术。适用于深入检查应用的信任边界和复杂的移动逻辑。
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OpenClaw长期记忆插件配置与部署

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TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
196
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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查询OpenFDA药物标签和安全数据

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maziyarpanahi/openmed
109
本技能通过OpenFDA公共API，将提取的药物实体与权威的监管事实进行连接。它可检索结构化产品标签（SPL）、NDC药品代码、批准适应症、黑框警告以及当前的召回/执法状态。用于丰富药物档案，提供监管背景，并支持意外性检查。注意：本功能仅提供信息，不构成临床决策支持。
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沙箱故障诊断协议

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
436
本技能提供一套系统性的诊断流程，用于判断命令失败（如权限拒绝、网络超时）是真正由沙箱限制引起，还是源于环境配置或测量方法上的错误。它包含八个关键检查点，帮助用户排除误判，极大地提高了故障报告的准确性。
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