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语言模型论文投稿定位指南

colm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
100
本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。
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实验经济学论文回复策略

expecon-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者提供了针对实验经济学（ExpEcon）期刊回复稿件的系统化策略。它详细指导如何分类处理复杂的审稿意见，规划是否需要收集新数据（新增处理组、增加实验轮次），如何解决欺骗性或样本量不足等关键方法论问题，并撰写出专业、有说服力的逐点回复信。
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人机交互论文投稿指南

hri-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本文为撰写人机交互（HRI）论文提供了全面的投稿决策流程。它指导作者通过“具身性”和“人机互动”双重测试，判断论文的核心贡献点，从而决定是否适合HRI，还是应投稿给CHI或ICRA/IROS等其他专业会议。同时，文章详细介绍了HRI内部的五个技术轨道，帮助作者选择最匹配的投稿方向。
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顶级会议投稿与后续应对策略

itcs-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助作者理解和应对没有传统“作者回复”环节的顶级学术会议（如ITCS）投稿流程。它指导作者如何在初次提交时预先解决评审人可能提出的质疑（如新颖性、局限性），并在论文被接收或拒绝后，制定相应的后续补救和规划步骤，确保研究成果的持久记录和最大化影响力。
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经济学论文稳健性检验指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为撰写顶级经济学期刊（如JEEA）论文提供稳健性检验的结构化方法。它指导作者将检验重点放在对核心论点的“威胁”上（如遗漏变量、弱工具变量），而不是简单地堆砌更多模型。强调稳健性体现在结果的幅度稳定性和可重复性，确保主要结论经受住合理的挑战。
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金融期刊投稿匹配度评估

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本技能旨在帮助学术研究者评估其应用实证金融论文的投稿适用性。它提供了针对银行和金融领域的期刊（如JBF）的投稿匹配度评估、方法论要求和文章重构建议。使用它可作为投稿前的自查工具，确保文章定位准确，并根据需要推荐更合适的投稿目标。
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市场研究期刊适用性评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南专为投稿至《市场研究期刊》（JMR）的作者设计。它深入解析了该期刊对方法论和实证证据的严苛标准，涵盖了定量建模、行为实验和设计科学性要求。使用本工具评估您的稿件是否符合JMR的高学术标准，并提供更优的投稿方向建议。
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跨学科研究文献定位与贡献提炼

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本指南旨在帮助作者学习如何在跨学科期刊撰写稿件时，准确地将研究置于一个活跃的学术辩论场域。它指导作者不应简单地回顾文献，而是通过“编织”两个或更多独立学科的知识脉络，找出并论证那个只能由跨学科连接点爆发出来的独特贡献（即“缝合线”）。
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NSDI会议论文投稿选题指南

nsdi-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员确定网络系统项目的合适投稿范围和目标会议。它详细分析了NSDI等顶级会议的选题要求，区分了研究、运营系统和前沿三个赛道。同时，它提供了判断贡献点与OSDI、SIGCOMM等相关会议排期的关键建议。
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运筹学主题选择与领域匹配指南

ors-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助研究人员判断其研究问题是否构成符合运筹学（OR）或管理科学（MS）的严格方法论贡献。它提供了全面的“OR适用性测试”，涵盖了方法的新颖性、数学严谨性（如定理、证明）和对OR领域的意义。此外，它还指导用户根据核心内容选择最合适的期刊编辑领域。
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理论论文投稿场所选择指南

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本指南为研究人员提供了一个框架，帮助评估其理论计算机科学论文的广度与普遍意义。它介绍了“广度测试”（走廊、血统、技巧）和详细的投稿路线图，指导作者判断论文最适合投递到如STOC等顶级广谱会议，还是更适合投递到特定领域的专业会议（如SODA、ITCS等），从而提升学术发表的成功率。
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基因变异注释与HGVS规范化

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maziyarpanahi/openmed
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该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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