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学术期刊投稿就绪审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南是为学术研究人员准备投稿的综合性前置检查清单。它覆盖了向高水平学术期刊投稿前的所有硬性要求，包括摘要结构、关键词规范、参考文献（如GB/T 7714）、双盲匿名化处理、伦理合规性及排版标准。使用本清单可显著降低稿件在初审阶段被形式退回的风险。
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学术论文附录与补充材料指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为学术论文作者提供了一套完整的附录及补充材料组织指南。核心在于帮助作者解决论文撰写中“篇幅有限与学术完整性”的矛盾。它明确了哪些内容应保留在正文主线（核心结论），哪些细节（如完整证明、扩展实验、原始数据）应合理下沉到附录，确保论文既精炼又具备高度可复现性。
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学术投稿全流程管理总控台

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能是面向学术期刊投稿的终极流程管理工具，以《电子学报》为例，将整个从选题、实验、写作到投稿、审稿、修回的全过程串联成一条时间线。它不仅提供了阶段性任务和对应的专业技能调用指引，更重点强调了关键决策点、时间陷阱和项目里程碑，帮助作者系统化管理学术产出流程，避免因流程错乱而延误研究进程。
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科技论文撰写规范指南

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本技能提供一套针对《电子学报》等顶级中文科技期刊的专业论文写作与格式规范指南。内容涵盖题名、结构式摘要、图表制作、公式排版、专业术语一致性以及GB/T 7714参考文献著录等多个方面。帮助作者确保稿件的专业性、严谨性和可读性，提升初审和外审通过率。
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构建最小化AI智能体技能栈

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github/awesome-copilot
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本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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可持续农业研究与定位指南

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本指南旨在帮助作者将农学或耕作系统研究，从单纯的产量提升，提升到具有明确、可量化环境、经济或社会可持续贡献的层面。它强调可持续性贡献必须是可证据化的，指导用户优化研究框架、方法论和数据报告，以符合高标准的学术期刊要求。
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模型数据与性能评估指南

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本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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系统科学图表展示规范

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本指南为复杂系统科学（尤其农业系统）论文提供了严谨的图表设计规范。它指导作者放弃展示单一因素的柱状图，转而构建能展现系统交互作用、权衡关系（如Pareto前沿）、动态变化、资源流和模型拟合度的系统性图表。所有图表必须具备自洽性、可重复性并准确展示不确定性。
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农业系统影响与决策阐释

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能指导研究人员如何将复杂的农业系统模型结果转化为可操作、诚实且有范围界定的决策建议。它教授作者如何超越简单地复述结果，通过明确识别决策主体、阐述关键权衡取舍以及界定系统边界和不确定性范围，确保论文内容真正为决策提供支持，而非仅仅展示方法。
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农业系统投稿预检清单

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南是提交至农业系统（AgSy）期刊的终极预检清单。它帮助作者核对所有关键的投稿要求，包括摘要字数限制、高亮亮点、图形摘要、作者贡献声明（CRediT）、利益冲突和AI使用披露，确保文章格式和内容符合期刊标准，避免初审阶段的返修和失败。
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农业系统期刊投稿适用性评估

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本工具旨在指导研究人员评估项目是否符合高水平农业系统期刊的“系统分析”要求。它帮助用户将研究焦点从单一因素的田间试验，提升至关注跨层级（农场到食物系统）的相互作用、权衡取舍和系统行为的复杂系统科学分析，是优化研究框架和文章类型的关键指南。
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历史研究方法论与阐释

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助研究人员选择、阐述和捍卫历史论证的适宜解释视角和研究尺度。无论您的研究侧重于社会、文化、全球还是微观历史，本技能都能指导您构建严谨的方法论，确保理论始终植根于原始证据，有效避免时代错置或过度泛化等学术陷阱。
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