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配位化学综述投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为作者撰写和投稿配位化学综述文章提供全面指导。它详细阐述了目标期刊（CCR）所需的综述范围、文章必须具备的批判性与综合性，以及针对MOFs、配位催化、生物无机化学等前沿领域的具体结构和投稿风格要求，帮助作者判断文章是否适合此顶级专业期刊。
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Copilot PR自动评审循环

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github/awesome-copilot
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该技能自动化整个GitHub拉取请求（PR）的评审流程，专注于处理Copilot代码审查评论。它运行一个完整的循环：自动触发审查、分类待解决问题、分派修复补丁、提交修改并回复解决。直到PR达到“干净”状态，确保所有AI发现的问题都被处理，可以直接合并，极大减少人工干预。
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机器人学习实验设计规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为机器人学习领域的科研人员提供实验设计的最佳实践。它强调了统计学严谨性，指导如何处理训练和执行过程中的随机性，如何量化仿真到现实的差距，以及如何保证不同基线模型（如BC/RL/VLA）的公平性评估，确保研究结论的可靠性。
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机器人学习论文“相关工作”撰写指南

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本指南详细指导作者如何在高度交叉的机器人学习领域构建论文的“相关工作”部分。内容涵盖了如何覆盖多种前沿文献流（如机器学习、经典机器人学、机器人学谱系、VLA模型），并强调了遵循严谨的学术引用规范和定位技巧。
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机器人学习研究可复现性指南

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本指南提供了一个全面的框架，用于确保机器人学习研究的科学可复现性。它详细指导用户如何记录“软件可重现部分”（如模拟器版本、训练配置、代码脚本）和“硬件可审计部分”（如传感器、固件、机械臂规格），确保研究结果可以被专家验证和重建。
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CoRL论文评审流程建模

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该模型详细模拟了CoRL（机器人学习会议）复杂的双匿名学术论文评审流程。它涵盖了从投稿、初审淘汰门槛、关键的作者回应（rebuttal）环节，到三层委员会（审稿人、领域主席、高级领域主席）的决策过程。使用该模型可以帮助作者理解论文影响决策结果的最佳干预点和流程机制。
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机器人学论文补充材料提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本文档详细介绍了顶级机器人会议的补充材料提交规则和最佳实践。内容涵盖视频、附录、代码和数据等多个方面，指导作者了解不同的提交通道、严格的技术要求（如视频大小限制、匿名化处理），以及从评审阶段到最终印刷版（Camera-Ready）的完整过渡流程，确保所有论证材料的规范性。
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CoRL会议投稿全流程指南

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本工具提供了一份全面的CoRL会议投稿全周期工作流指南。它将年度投稿流程细分为多个可执行阶段，涵盖了从预提交准备、应对审稿意见、撰写反驳稿到准备最终定稿等关键步骤。帮助团队科学规划时间节点，高效管理项目进度，提高投稿成功率。
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CoRL机器人论文写作指南

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本指南专为撰写机器人学习（CoRL）学术论文设计，指导作者如何平衡算法创新和实际机器人的物理实现。它强调必须同时满足机器学习和机器人领域的两类审稿人，要求作者用量化的证据（如成功率、运行频率）来支持所有论点，并规范“局限性”等关键部分的写作，确保文章结构严谨、论证有力。
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异质性与条件性分析指南

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本指南为中国公共管理领域的研究人员提供了异质性和条件性分析的完整框架。它指导用户如何系统性地选择关键维度（如行政层级、治理情境、制度结构），并提供了量化（如系数差异检验）和定性（如跨案例比较）的实证方法，确保研究结论具备理论深度和方法学严谨性。
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研究设计与因果推断审计

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本工具旨在指导研究人员为公共管理学论文构建和审计严谨的研究设计。它帮助用户根据研究问题的性质（如效应估计、机制探究、条件识别等）选择最合适的定量、定性或规范方法，并提供从准实验、案例研究到混合方法的完整检验清单，确保方法论严谨性。
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学术文献综述结构指南

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这是一个用于指导撰写高质量学术文献综述的工具。它帮助用户掌握顶级期刊（如《中国行政管理》）偏好的“对话式”综述结构，强调从单纯的文献罗列转向批判性的学术对话，确保理论锚定、中外文献平衡，并清晰定位本文的创新点和知识空白。
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