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软科学投稿匹配度分析

soft-science
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
333
本技能旨在帮助用户评估一篇学术稿件是否符合《软科学》期刊的投稿要求。它覆盖了期刊定位、选题偏好、写作结构、高频拒稿雷区及改投建议，确保用户能够将论文内容进行精准的框架改写和优化，提升投稿成功率。
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STOC论文投稿最佳实践指南

stoc-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南是为投稿至ACM计算理论研讨会（STOC）的作者准备的审核手册。它详细介绍了投稿的关键要求，包括单栏11点格式、双盲匿名规则以及“阅读合同”的核心原则：确保所有核心论点必须在摘要、目录和前十二页内展示。内容涵盖了格式、出版政策及投稿流程，旨在最大化论文的审稿影响力。
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《威廉和玛丽季刊》投稿指南

the-william-and-mary-quarterly
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
426
本技能为目标投稿《威廉和玛丽季刊》的作者提供综合指南。它帮助用户将本地研究提升到“广阔早期美洲”的宏大叙事层面，关注奴隶制、原住民遭遇和跨大西洋交流等核心争论，并详细阐述了学术定位、史学介入及投稿规范。
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天文学核心科学计算库

astropy
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
Astropy是天文学领域不可或缺的核心Python科学计算库。它提供了一套全面的工具集，用于天体坐标系转换、物理单位与量计算、FITS文件读写、宇宙学参数计算和精细时间处理。它是所有涉及天文学和天体物理学科学数据分析项目的强大支撑。
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Biopython：生物计算工具箱

biopython
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
Biopython是一个全面的Python库，专为计算分子生物学而设计。它提供了处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质）、结构分析（PDB）、序列比对、系统发育树构建以及与NCBI等主要公共数据库交互的强大功能。适用于进行高级生物信息学分析的研究人员。
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文献引用与参考文献管理

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338
本技能提供系统性的学术研究和写作支持。用户可以使用它在谷歌学术、PubMed等数据库搜索文献，从DOI、PMID等标识符提取准确的元数据，验证引用信息，并生成格式规范的BibTeX条目。这对于确保研究的可复现性和提高引文准确性至关重要。
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Flutter响应式布局指南

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evanca/flutter-ai-rules
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本文档是Flutter响应式布局的最佳实践指南。它指导开发者优先使用Column、Row、Expanded和Flexible等弹性组件进行布局，从约束系统构建UI，避免使用固定坐标和尺寸，确保应用在不同设备和屏幕尺寸上都能自适应。
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系统性文献综述流程

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affaan-m/ECC
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提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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Matplotlib：Python数据可视化

matplotlib
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Matplotlib是Python最基础且强大的数据可视化库。本技能详细介绍了如何使用它创建各类静态、动画和交互式图表。内容涵盖了从基础的折线图到复杂的子图布局、热力图等高级功能。通过讲解对象式API和最佳实践，帮助用户生成专业、高质量的科学和业务图表。
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图网络分析与处理工具

networkx
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。
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量子计算框架Qiskit

qiskit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Qiskit是一个领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的工具，支持在本地模拟器或主流云端量子硬件（如IBM Quantum、IonQ等）上运行，可应用于化学、机器学习和优化等前沿领域。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
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Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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