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卒中研究投稿适用性评估
stroke
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
本指南旨在帮助研究人员评估其卒中(Cerebrovascular)研究是否符合《Stroke》期刊的严格要求。内容涵盖卒中的适用范围、必须遵循的证据标准(如预设结局、报告指南),以及详细的投稿流程和格式要求。本工具是高度专业化的投稿预审和适用性评估辅助工具。
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学术论文定稿与出版指南
tacas-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南详细介绍了论文被Springer LNCS接收后必须完成的定稿准备流程。核心任务包括:恢复去匿名化的作者信息、应用LNCS特定格式,完善ORCID等元数据,整合审稿人反馈,将研究成果链接永久化(使用DOI),并完成开放获取的版权许可流程。
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《税务研究》投稿定位与指南
tax-research
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
383
本技能是针对投稿至《税务研究》期刊的专业指导工具。它帮助用户判断稿件的主题、方法和读者对象是否匹配本刊的学术定位。详细指导了选题偏好、写作结构、投稿规范(如摘要字数、引用格式)以及高频拒稿的雷区,确保稿件的专业性和投稿的准确性。
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学术论文终稿准备指南
uai-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
339
本指南为作者提供从论文被接受到终稿提交的全流程指导。内容涵盖去匿名化处理、完善会议论文集元数据、集成审稿意见、重新生成图表以及准备海报和演讲。它是一个管理整个复杂学术工作流程的必备工具。
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VLDB论文评审流程指南
vldb-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
421
本指南详细介绍了VLDB的论文投稿和评审流程,涵盖了滚动式的月度评审机制、接受/修改/拒绝等三种结果的实际含义。它为作者提供了关于评审周期、如何根据反馈进行修改、以及如何优化投稿策略的专业指导。
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学术论文补充材料与范围控制
vldb-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
250
本指南为学术会议论文作者提供的内容范围和补充材料管理建议。它解决了由于页面限制,补充材料(如附录)会占用核心篇幅的问题。文章指导如何将证据分发到三个外部场所:主体论文、arXiv技术报告和代码库,强调保持论文的核心论点自包含性,确保审稿人能独立评估研究成果。
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WACV论文双轮评审流程模型
wacv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
209
本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制,包括第一轮的评审结果(接收、修改重投、拒绝)、可选的反驳阶段,以及第二轮的最终决策。内容强调,作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善,而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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世界银行评论投稿预审指南
wber-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
356
本指南是为投稿《世界银行经济评论》(WBER)的作者准备的预审检查清单。它详细涵盖了投稿前的关键格式要求,包括严格的40页篇幅限制、单匿名模式、数据可用性声明(DOI)和文章格式(PDF、双倍行距)。使用此清单可以确保稿件满足期刊的政策和格式要求,避免因格式问题而被退回修改。
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网络会议可复现性指南
webconf-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
294
本指南为依赖于动态网络数据(如网页抓取、API或实时系统)的学术研究提供可复现性规范。它定义了三种数据复现难度等级,指导作者如何诚实报告数据衰减问题,包括记录时间切片规则、环境版本和计算随机种子,确保研究结果的严谨性和可信度。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Seaborn是一个高级的Python可视化库,专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图,轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图,无需编写复杂的底层代码,是数据分析领域的强大工具。
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软件缺陷重现证据生成
bug-reproduction-brief
github/awesome-copilot
247
该技能旨在帮助开发人员和QA工程师,将模糊、间歇性或描述不完善的Bug报告,转化为最小化、可复现且证据确凿的缺陷重现报告。它指导用户隔离精确的失败条件,区分期望与实际行为,并将问题缩小到最小的失败测试案例,确保在进行修复前完成准确诊断。
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跨版本符号迁移与二进制差分
binary-diff
zhaoxuya520/reverse-skill
139
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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