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RuView 密图定位编程接口

ruview-cli-api
ruvnet/RuView
407
这是RuView Wi-Fi感知能力的完整编程接口集，包括命令行工具、REST API和WASM构建。它允许开发者将复杂的灾难幸存者检测和信号分析功能集成到各种环境，如脚本编程、网页浏览器和边缘设备（ESP32）。适用于需要跨平台、可扩展感知数据流的系统集成。
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高阶因果识别方法论指南

er-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
126
本指南详细介绍了经济学实证研究中先进的因果推断方法论，涵盖交错DID、弱工具IV、断点回归（RDD）和双重机器学习（DML）等准实验设计。它提供了从基础概念到高级诊断测试（如平行趋势检验、偏误分解、弱工具检验）的完整流程和报告标准，确保实证结果的学术严谨性和可信度。
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农作物统计分析与建模

fcr-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
323
本指南为农作物研究（FCR）提供了严谨的统计分析框架。核心功能是指导用户构建符合复杂实验设计（如分块、环境、裂区）的线性混合模型。特别强调了基因型×环境（G×E）的正确分析、效应值报告以及作物模型的独立验证，确保所有结果在方法学上具有高度可靠性和可重复性。
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CopilotKit 与 Foundry 托管智能体

foundry-hosted-agent-copilotkit
github/awesome-copilot
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指导构建与迭代基于 CopilotKit 前端与 Microsoft Foundry 托管智能体的 Web 应用，通过 AG-UI 协议连接，涵盖接线方式选择、Foundry 原生能力、智能体工具、人工审批、生成式 UI 与共享状态、本地运行、azd 部署以及事件流调试。
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计量经济学稳健性检验套件

imfer-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
168
该工具包用于国际宏观经济学研究，用于系统性地检验核心估计值是否稳健，从而证明研究结论不依赖于特定的假设、样本选择或模型设定。它涵盖了排除单个国家、调整样本时间窗口、控制全球冲击等关键的稳健性检验，是撰写高水平学术论文的必备工具。
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语音研究可复现性报告指南

interspeech-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南是为语音技术研究者准备的，旨在确保学术论文（如INTERSPEECH投稿）结果具备高度的可复现性。它详细指导如何记录和报告关键的“衰减通道”，包括语料库版本、文本规范化规则、客观指标（如WER、EER）、主观评估协议（MOS）以及模型训练的随机性。核心在于固定工具有效配置、硬件环境和所有实验参数，以达到最高的科学严谨性。
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Office 文档命令行工具

officecli
iOfficeAI/OfficeCLI
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officecli是一个强大的命令行工具，支持处理Word、Excel和PowerPoint等主流Office文档格式。它允许用户无需图形界面即可创建、分析、修改文档内容，包括添加图表、检查格式问题、提取结构化数据，极大地提升了自动化文档处理的能力。
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跨期刊工作流路由

rt-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
496
跨期刊路由学术稿件：从期刊选择到执行、投稿准备、模拟评审、回复审稿人和复制包。提供分步排序工具，补充各期刊深度包。
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研究设计与因果识别方法

tar-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
300
本指南是一份全面的学术研究设计方法论工具箱，旨在帮助用户构建具备高可信度因果识别性的研究。它详细介绍了一系列高级计量经济学模型，包括双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和实验设计，核心目的是解决变量间的内生性问题，从而准确推断因果关系。
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人机交互论文相关工作撰写指南

uist-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细指导作者如何撰写顶级人机交互（HCI）会议（如UIST）的“相关工作”部分。核心重点是：相关工作必须是证明自身创新点（Novelty Proof），而非简单的文献综述。内容应按能力维度组织，利用对比表格来清晰展现自身工作与现有系统间的性能差异（Capability Delta），并覆盖技术、工具集和商业实践三个传承链条。
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Biopython：生物计算工具箱

biopython
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Genkit Dart 人工智能开发

developing-genkit-dart
evanca/flutter-ai-rules
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在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南，涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI，适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。
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