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语言学研究设计规范

lang-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
429
本指南提供了一套方法论标准，用于论证语言学手稿的实证设计。它涵盖田野调查、语料库构建、音系学、类型学比较等多个子领域，旨在确保研究的证据基础透明、严谨，并且能直接支撑理论假设。适用于需要系统性地论证数据收集方法和证据有效性的场景。
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目标任务书生成与拆解

leader
KKKKhazix/khazix-skills
432
该功能将用户提出的高层想法或目标，系统性地转化为一份结构化、可执行的“任务书”。它涉及深入研究、代码库实测验证、流程拆解以及严格的格式控制。最终输出是一块可以直接粘贴给AI Agent运行的单一代码块，确保任务的完整性、可追溯性和非作弊性，适用于复杂的项目规划和任务自动化。
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MCP协议实现安全审计

mcp-implementation-security-review
github/awesome-copilot
466
这是一项针对模型上下文协议（MCP）实现（包括服务器、客户端和工具）的综合安全审计能力。该技能会根据安全基线（如MCP-01到MCP-05）、OWASP MCP Top 10以及远程代码执行（RCE）等常见漏洞向量，对源代码进行深度审查。审计结果将生成详细报告，并提供文件和行号证据，用于确保服务在发布前的安全性。
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管理科学理论构建指南

mgsci-theory-development
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
414
本指南用于构建管理科学（Management Science）论文的理论核心。它涵盖了两种主要方法：一是构建正式的分析模型（包括假设、命题和比较静态）；二是基于明确机制推导出可验证的实证假说。核心目标是确保理论洞察是决策相关且跨部门具有普遍意义的。
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科学成果可复现性打包指南

micro-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
62
本指南详细介绍了如何为学术论文（尤其是微架构领域）准备复杂的、可验证的研究成果物。它指导作者如何打包模拟器、配置和数据，以确保成果达到“可复现”的学术标准。核心在于解决时间预算问题，通过分层级的测试入口（烟雾、关键、完整）和规范的目录结构，确保评估者能够高效、可靠地重现论文结果。
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微架构设计评估最佳实践

micro-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
403
本指南提供了一个严谨的计算机体系结构设计评估框架。内容涵盖了从选择合适的仿真工具（如周期级模拟到硅片测量），构建可靠的基线模型，执行消融和敏感性分析，以及报告完整的性能指标（如几何平均值和开销分析），确保评估结果的科学性和可信度。
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微架构论文相关工作撰写指南

micro-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
94
本指南详细介绍了如何在顶级的微架构会议（如MICRO）撰写“相关工作”部分。它强调相关工作应是一个“机制分类法”（mechanism taxonomy），而非简单的文献综述。作者需学会从结构和成本角度深入对比现有工作，纳入学术界和工业界的披露信息，并使用dblp等工具验证所有引用源的准确性。
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市场科学文献定位指南

mksc-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
235
该技能指导研究人员如何将市场科学手稿精确地定位到学术文献的生态位。核心在于明确模型所基于的理论谱系（建模谱系）和所解决的具体营销问题（业务流）。它强调，贡献的论证必须是为领域带来的增量知识，而非仅仅指出“空白地带”。
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MLSys作者回复策略指南

mlsys-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
401
这是一份为MLSys会议作者准备的回复（rebuttal）实战指南。它指导作者如何在极短的时间窗口内系统化地处理评审意见，重点关注工作负载的代表性、基准调优和缺失测量数据的补充，强调用数据和机制论证而非空泛的文字进行回应。
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ML系统评估方法论指南

mlsys-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
375
本指南为机器学习系统设计了全面、严谨的评估框架。它详细指导作者如何选择代表性工作负载、与当前最佳基线进行公平比较、报告关键性能指标（吞吐量、p99延迟、内存和成本），并构建消融和扩展性证据，确保实验结果具有高可信度。
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MLSys会议审稿流程解析

mlsys-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
75
本指南详细解析了MLSys学术会议的论文评审流程，涵盖了从提交到决策的完整周期。它着重讨论了混合式的（ML与系统）审稿人池带来的挑战，并提供了针对工作负载代表性、基线强度和证据范围匹配等关键技术问题的应对策略，帮助作者优化论文的接受率。
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移动系统评估与报告指南

mobisys-experiments
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295
提供了一套完善的移动系统性能评估方法论。指导用户必须在真实设备上进行测试，关注能耗、热量、延迟分布等关键指标。帮助用户构建科学、可复现的实验，确保提交的系统结果具有高度可信度。
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