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KDD论文成果物提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了为顶级机器学习会议（如KDD）构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库，处理规模化声明，并为不同的研究轨道提供稳健的证据包，确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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学术论文投稿结构化指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细阐述了如何在大型会议投稿的三个组成部分（核心内容页、可选附录和引用仓库）中有效分配内容。它提供了内容分级和结构优化的最佳实践，确保只有关键证据和可供审稿人评分的核心主张位于有限的篇幅内，而详细的支撑材料则应被妥善迁移至附录或仓库。
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研究背景与证据分析面板

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能用于生成《柳叶刀》要求的“研究背景与证据分析面板”。它要求作者深度整合研究成果，必须严格按照系统性文献回顾的要求，详细论述：研究前的已知证据（需提供数据库、检索词和时间范围）、本研究的增量价值，以及所有现有证据对临床实践和公共卫生政策的综合意义。
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语言学研究设计规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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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语言学理论论证构建

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能指导用户如何将纯描述性的语言学数据（如词汇表、语料库趋势）提升为具备理论深度的研究主张。核心在于构建包含显式假设、可检验预测，并能与竞争理论框架进行对话的论证结构，从而将研究的贡献从描述层面提升到理论层面。
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目标任务书生成与拆解

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KKKKhazix/khazix-skills
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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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软件仓库挖掘论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导作者如何将涉及软件仓库挖掘、开发者行为或实证方法的论文，精准定位至MSR顶级会议。内容涵盖了数据集构建、有效性威胁分析、可复现流程等关键要素，帮助作者掌握投稿策略，使研究成果符合软件分析领域的顶会标准。
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MLSys 论文终稿准备与提交指南

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本指南详细介绍了作者为MLSys会议论文准备最终发表版本所需要的关键步骤。内容涵盖去匿名化、恢复公司和知识库身份、协调承诺的回复修改，并确保元数据准确性，这对确保论文的长期可查找性至关重要。是一份复杂的投稿后期管理流程指南。
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数据和代码公开可用性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了科学论文中数据和代码公开可用性的标准流程。它指导用户了解不同类型数据（如测序、结构、蛋白质组学）应在哪些官方存档库（如GEO、PDB、PRIDE、Zenodo）进行归档，并提供了期刊要求的标准化声明格式。遵循此指南可以确保所有研究数据和代码具有可追溯性和可复现性。
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本体术语解析与校验

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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用于将自由文本的科学术语准确解析为标准化的本体术语ID（CURIE），并对现有的ID进行权威校验。它适用于元数据整理、数据库提交等场景，确保生物学数据的术语标识是当前有效、正确且非过时的，从而保障大型科学数据集的质量。
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OOPSLA论文成果物评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南概述了投递至OOPSLA的学术论文成果物（Artifact）的严格多阶段评估流程。它指导研究人员如何创建健壮、可复现和可重用的软件成果物，以获取Functional、Reusable和Available等徽章。内容涵盖如何构建代码库结构、明确映射论文声明和如何通过“开机测试”环节，确保成果物在任何环境下都能运行。
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OpenViking 上下文记忆管理插件

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volcengine/OpenViking
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该插件集成了OpenViking上下文数据库，为OpenClaw代理提供强大的长期记忆、会话存档和语义召回功能。它允许代理查询、管理持久化知识库，显著增强了AI对话的深度和复杂工具的使用能力。
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