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ICLR投稿审查

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219
审查ICLR主会投稿的OpenReview就绪状态、双盲匿名、页数限制、互审要求、LLM使用披露、重复投稿政策、补充材料及拒稿风险。提供优先级排查表和修复顺序。
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COLM论文写作风格指南

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109
本指南提供了为人工智能领域的学术论文撰写和修改的专业指导。它教会作者如何采用一种以测量和证据为核心的严谨学术文风，确保论文的论述具有严格的范围界定（仅限于测试的模型和规模），并遵循顶级会议的规范，避免过度营销和夸大其词。
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ICML论文投稿准备审核

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这是一份全面的ICML会议投稿审核清单。它帮助作者系统性地检查论文，确保其符合顶会要求，重点覆盖了LaTeX格式、篇幅限制、双盲匿名性、影响力声明、双重投稿规则以及最新的LLM和伦理政策合规性，确保提交的学术质量和规范性。
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ICSE研究可复现性与可验证性

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169
详细介绍了在顶级学术会议（ICSE）投稿中，如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策，撰写准确的数据可用性声明，并记录所有实验的完整来源（Provenance），确保研究结果经得起独立审查。
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软件演化实证评估指南

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258
这是一份为软件工程领域设计的实证研究方法论指南。它指导用户如何设计和审计软件维护、演化和变更影响力的实证研究，强调确保证据与论点匹配、规范数据溯源、处理生存偏差和统计混淆因素，并纳入严格的大语言模型评估流程。
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学术研究可复现性与证据链指南

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376
本指南为学术研究人员提供了一套系统性的方法论，用于确保论文的成果具备高水平的可复现性和可验证的证据链。它详细指导如何管理数据可用性声明、固定研究证据的来源（Provenance Pinning），并实现研究结论与原始证据的精确映射，以满足顶级学术会议的严苛要求。
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IJCAI论文投稿审核指南

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324
本指南为学术论文作者提供了为IJCAI等顶级人工智能会议准备投稿的全面审核清单。它详细涵盖了双盲匿名性、严格的篇幅限制、大型语言模型（LLM）使用政策、作者信息核验等关键合规点，帮助作者在最终提交前进行自查，最大程度规避被拒的风险。
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自然语言生成会议投稿定位

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254
该指南旨在帮助学术研究人员针对国际自然语言生成会议（INLG）优化论文投稿策略。它详细指导作者如何精确地定位研究贡献、构建必要的证据链（如严格的评估和可控性指标），并确保稿件在自然语言生成、对话和大型语言模型等领域符合顶级计算机科学会议的标准和要求。
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计算机科学实验设计与规范

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383
本技能指导用户为计算机顶级期刊撰写高标准的实验部分。内容涵盖：如何构建从研究问题到证据的匹配链条、选择可复现的公开数据集与基线、进行统计显著性分析、执行消融与敏感性测试，以及处理大模型与系统级实验的污染和可复现性问题，确保论文能通过双盲外审。
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信息检索实验设计与评估规范

sigir-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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Genkit Dart 人工智能开发

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evanca/flutter-ai-rules
459
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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跨版本符号迁移与二进制差分

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zhaoxuya520/reverse-skill
496
本技能用于跨版本符号迁移和二进制差分。当您需要将旧版本的符号或逆向结果快速迁移到新版本时使用。核心是通过LLM进行结构化差异比对，将旧版已有的符号信息（如函数名、偏移量）批量、程序化地应用到新版二进制文件，尤其适用于PDB缺失、程序更新或需要快速定位函数新偏移的场景。
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