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内容集群规划工具

keyword-cluster
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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该工具能够根据一组种子关键词，生成一套完整的、可执行的内容集群规划。它包含核心支柱文章（Pillar）和支撑文章（Spokes）的架构，并进行意图分组、优先级排序和内部链接图谱绘制。特别适用于建立主题权威性、审计内容冗余或大规模内容部署。
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全方位社交媒体战略规划

social-strategy
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
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本工具旨在构建全方位的、针对特定社交平台的营销战略。它帮助用户系统化地定义核心内容支柱、最佳发布频率、互动手册和增长路径，确保所有内容规划都与平台算法和业务目标高度一致。
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ACM SIGPLAN函数式编程会议投稿策略

acm-sigplan-international-conference-on-functional-programming
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
430
本技能为投稿至ACM SIGPLAN函数式编程国际会议（ICFP）的作者提供全流程指导。它帮助作者评估手稿是否符合该顶级会议的学术定位，完善论文的论证结构、技术深度、证据链（如类型系统、语义、编译器）以及投稿策略，确保文章具有高度的社区相关性和技术价值。
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PPoPP并行编程会议投稿策略

acm-sigplan-symposium-on-principles-and-practice-of-parallel-programming
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南专为目标投稿PPoPP（并行编程原理与实践研讨会）的作者设计。它帮助作者判断其计算机科学手稿是否适合该顶级会议，重点涵盖并行编程模型、编译器、运行时和多核/GPU系统等领域。提供了关于如何重构论文叙事、确定证据缺失点以及将工作定位到相关顶会（如SC, HPDC）的专业建议。
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会计研究稳健性与敏感性分析指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了会计实证研究中撰写稳健性和敏感性分析章节的方法论要求。它系统涵盖了四大支柱：替换会计度量、控制制度/治理变量、进行安慰剂检验和内生性后续处理，旨在帮助作者确保研究结论经得起严格的学术审稿考验。
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经济学结果识别与假设稳健性检验

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为作者提供了从理论、结构和实证三个角度，对经济学研究结果进行严格识别和稳健性检验的系统方法论。它教会用户如何证明结果的可靠性，确保研究结论不仅仅是估计收敛的结果，而是具有坚实经济学基础的识别结论。
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学术论文可复现性与实验可重复性

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套全面的科学论文可复现性最佳实践，尤其针对电子与信息处理领域。它强调了实验记录的四大支柱：环境、数据、方法和评价。通过规范化记录操作系统版本、随机种子、超参数以及预处理步骤，确保研究结果的科学严谨性和可验证性，帮助作者的论文能顺利通过高标准的外审。
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学术综述结构化框架

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本框架为学术综述文章设计了系统性的组织结构和分类法（即“骨干”）。它指导撰稿人避免写成简单的文献堆砌，而是必须建立一个统一的理论或分析框架，从而使综述文章能够围绕一个核心论点展开。用户需要选择主要的结构轴线（如分类法、统一模型等），确保论证逻辑连贯且易于非专业读者理解。
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学术研究成果图表格式化

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供顶级会计期刊（如CAR）的展示成果（表、图、附录）的严格格式化指南。它要求确保所有展示材料符合学术风格手册，包括提供变量定义、使用聚类标准误以及自我包含性，从而将原始分析结果转化为可提交的、高度专业化的学术成果。
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稿件伦理及数据合规注册

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员汇总和记录高影响力科学论文所需的全部伦理批准、生物安全声明以及数据和代码可用性声明。它确保了论文在动物实验（IACUC）、人体研究（IRB/知情同意）和数据共享标准（GEO, Zenodo）等方面的合规性。
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MLSys会议投稿定位与策略

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导作者将机器学习系统论文定位到MLSys的顶级会议标准。它详细阐述了该会议对系统级贡献（如训练/推理基础设施、编译器、数据系统和硬件感知ML）的特定要求。帮助作者学习如何重构论文叙事，强调其对模型能力、成本、可靠性或部署规模的实际系统影响，以抓住审稿人的关注点。
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Copilot PR自动评审循环

copilot-pr-autopilot
github/awesome-copilot
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该技能自动化整个GitHub拉取请求（PR）的评审流程，专注于处理Copilot代码审查评论。它运行一个完整的循环：自动触发审查、分类待解决问题、分派修复补丁、提交修改并回复解决。直到PR达到“干净”状态，确保所有AI发现的问题都被处理，可以直接合并，极大减少人工干预。
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