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npm恶意包检测与供应链安全
detecting-malicious-npm-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
265
本技能用于对npm包和依赖锁定文件进行全面的安全分级和检测。它结合了GuardDog启发式扫描、手动归档包检查以及在隔离环境中动态执行测试,旨在检测凭证泄露、反向Shell执行和恶意传播等供应链威胁。适用于代码安全审查和CI/CD流程的依赖项审核。
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美国经济学期刊:政策适用性评估
aej-economic-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
本技能指导作者评估其应用经济学论文是否符合《美国经济学期刊:经济政策》的发表标准。核心在于评估文章是否同时具备严谨的因果识别(如DiD、IV、RDD)和明确、具有实际影响的政策相关性。适用于论文的重构、定位和自我审查。
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因果推断识别策略指南
aeja-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
184
本指南为实证微观经济学研究提供一套严谨的因果识别框架,旨在帮助用户为因果推断的识别路径进行系统辩护。内容涵盖了RCT、双重差分(DiD)、回归断点(RDD)和工具变量(IV)等前沿方法的最新最佳实践和常见陷阱,确保所有因果假设都经得起检验。
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宏观经济经验识别方法指南
aejmac-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
480
本指南为宏观经济学顶级期刊提供了严谨的经验识别方法论标准。它详细介绍了结构VAR(SVAR)、局部投影(LP)、高频和微观数据等高级计量方法。核心目的是帮助作者明确论证数据如何映射到动态因果对象(如脉冲响应或乘数),系统性地解决内生性、预期效应和结构性断裂等关键问题,确保研究结果的可靠性和可复现性。
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政策评估的因果识别方法
aejpol-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
77
这份指南提供了在实证政策论文中建立可信因果关系的严格方法论标准。它详细介绍了高级计量经济学技术,如双重差分(DiD)、工具变量(IV)、回归不连续设计(RDD)和随机对照试验(RCT),帮助研究人员超越简单的相关性分析,证明观察到的效应确实源于政策干预。
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实证论文因果识别策略指南
aeri-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
490
本指南为顶级期刊(如AER: Insights)实证论文提供了严格的方法论指导。它系统阐述了在因果推断(如DID、RDD、IV)和结构模型中的识别策略,强调必须将设计、假设和关键诊断结果做到极致的清晰、透明和简洁,确保结论具备高度可信度。
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因果识别与研究设计
ajps-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
471
本指南专注于学术论文的研究设计和方法论强化,特别适用于需要严格论证因果关系的学科。它涵盖了高级的因果识别技术(如DID、IV、RDD),指导作者完成预分析计划、建立理论与实证证据的联系,并准备应对审稿人的质疑,帮助构建严谨的研究架构。
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研究设计与因果推断论证
apsr-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
150
本指南旨在帮助用户提升学术研究的方法论严谨性。内容详细涵盖了定量和定性研究的论证设计,无论是通过因果推断(如DID, IV, RDD)来识别变量关系,还是通过案例选择和过程追踪来构建论证,都能指导用户系统性地捍卫研究设计的可靠性,确保证据链条的严谨性。
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学术证据评估与平衡标准
arecon-evidence-standards
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
285
该指南指导用户如何在撰写学术综述时,批判性地评估现有研究(如双重差分、工具变量、断点回归等)的证据可靠性、方法论稳健性。它强调评估证据的权重和平衡性,确保综述结论基于最可靠的实证证据,避免简单地进行“投票计数”。
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社会科学研究设计高级指南
bjps-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
本指南提供了一个严谨的框架,用于提升社会科学论文的研究设计质量。内容涵盖了从高级定量因果推断(如DID、IV、RDD)到系统定性案例选择和过程描绘等多种方法论,指导用户如何论证假设、排除竞争解释,从而确保研究结论具有普遍性和学术严谨性。
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学术论文图表可视化规范
ceq-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
168
本指南旨在帮助作者将复杂的计量回归表结果,转化为自洽、易读的学术主图。重点指导如何可视化因果推断结果(如DID、RDD),确保核心发现能够脱离正文独立呈现,提升论文的视觉说服力和可读性。
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经济学因果识别策略
ceq-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
465
本指南详细指导用户建立经济实证研究的因果识别策略。内容涵盖了DID、IV、RDD等高级准实验和结构模型。核心要求是必须将所有识别假设明确写出、经验支持并进行逐条辩护,以达到顶尖经济学期刊的发表标准。
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