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学术选题与期刊对口判断

cjms-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
本工具用于系统性地筛选和定位学术选题，确保研究课题符合目标期刊的应用建模要求。它通过“真问题、方法增量、可落地”三大维度，评估选题的学术价值和实践意义，并指导研究者避免跨期刊的赛道错配。
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管理科学期刊投稿工作流指南

cjms-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
这是一个为投稿《中国管理科学》的学者设计的全流程工作流指南。它充当“路由器”，确保稿件覆盖从选题、模型构建、算法设计、实证检验（样本外）到得出可落地管理启示的全部关键环节。它旨在帮助作者避免学术论文常见的缺陷，如缺乏数据支撑或研究焦点偏移，确保达到顶级期刊的发表标准。
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经典与量子引力期刊投稿指南

classical-and-quantum-gravity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
421
本工具为目标投稿至《经典与量子引力》的作者提供全方位的指导。它详细阐述了期刊对广义相对论、宇宙学和量子引力等领域的具体范围、严谨的数学和数值方法要求，帮助作者评估稿件是否适合该高水平专业期刊的投稿标准。
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体育学期刊投稿工作流

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
这是一个用于体育学稿件的专业路由工作流。它不直接撰写文章，而是通过分析稿件的子学科、问题层级、方法形态和理论深度，帮助用户判断投稿目标，将稿件准确导向最匹配的CSSCI级期刊，有效避免投稿错位。
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代码库记忆图谱导航

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github/awesome-copilot
385
该技能利用代码库记忆图谱，加速代码发现和系统理解。它可以用于获取架构概览、查找符号、追踪依赖关系（如调用者、被调用者、数据流）以及进行影响分析。它帮助用户理解大型、陌生的代码库，但用户必须始终使用本地代码片段进行最终确认。
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认知心理学模型数据分析指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
468
本指南详细介绍了认知心理学期刊对数据分析和统计报告的严格要求。内容涵盖了模型拟合、模型比较（如使用AIC/BIC或贝叶斯因子）、参数与模型恢复演示、混合模型或分层贝叶斯估计等核心统计方法，强调所有分析过程必须是可复现的，以确保研究的科学严谨性。
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理论辩论的学术定位

cogpsych-literature-positioning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
306
这是一份用于指导作者撰写高水平学术论文的结构化方法论指南。它指导作者避免撰写简单的文献回顾，而是将文章定位为解决一个核心理论辩论的论证。核心步骤包括确定理论问题、明确对手模型，并指出现有证据的局限性，从而清晰突出本研究的独特贡献和判别性意义。
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学术论文修改回复信撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套严谨的策略，指导作者撰写认知心理学领域的论文修改回复信。内容涵盖如何系统性地回应审稿人意见、如何通过模型比较和参数恢复分析等技术来增强模型推论的严谨性，确保理论主张的连贯性和可重复性，是学术出版的必备技能。
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学术手稿审稿流程压力测试

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南深入解析顶尖认知心理学期刊的严苛审稿流程。它涵盖了编辑和专家对稿件的理论影响力、方法论严谨性、模型可识别性、模型比较以及数据可复现性的评估标准。用户可利用此知识对稿件进行压力测试，预判常见的拒稿原因，从而优化研究设计和论文结构，提高在高要求学术期刊发表的成功率。
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认知心理学实验设计规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南用于设计严谨的认知心理学实验，旨在确保实验设计能够有效控制干扰因素、区分竞争理论模型，并为关键对比效应提供足够的统计功效。覆盖了从假设构建到数据锁定前的所有规划步骤，强调实验的诊断性和多阶段的累积推理。
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学术论文投稿预审指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本指南为作者提供了一份全面的预提交检查清单，用于确保学术论文达到顶级期刊的严谨标准。它重点涵盖了模型驱动的理论进展、模型比较、数据可复现性验证（代码和拟合度），以及符合开放科学声明等关键环节，帮助作者避免常见的投稿错误。
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认知理论与模型构建指南

cogpsych-theory-and-hypotheses
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南指导研究人员如何将抽象的认知理论转化为严格的、可证伪的、具有解释性的形式化模型。它强调了在实验设计中，如何构建模型、定义参数意义，并推导出能够区分自身理论与竞争理论的预测，适用于高水平的认知心理学研究。
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