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会议论文终稿准备流程

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本指南详细介绍了将条件接受的学术论文转化为顶级会议终稿的完整流程。内容涵盖履行答辩承诺、满足严格的ACM可访问性标准（如所有图表必须有替代文本）、管理ACM TAPS提交流程，以及最终化所有技术和后勤资产，确保论文可顺利发表。

学术开放科学与可复现性

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本指南旨在指导作者完成顶级安全会议要求的“开放科学附录”。它不仅要求系统性地列出所有研究成果物（代码、数据集、配置），更强调记录实验环境、版本依赖和数据生成流程，确保研究结果可以被独立、可信地复现。

C++依赖管理与构建指南

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本指南详细介绍了vcpkg的使用方法，它是用于C/C++项目的专业包管理器。内容覆盖项目初始化、依赖管理、跨平台构建以及Manifest模式的使用。旨在帮助开发者构建可复现、隔离且稳定的编译环境。

VLDB论文评审流程指南

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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。

发展经济学模型构建与应用指南

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本指南详细阐述了发展经济学研究中构建理论模型的方法论指导，尤其适用于世界银行经济评论的稿件编写。核心原则是模型必须具备功能性，用于解释实证结果、推演政策反事实或进行福利聚合，而非仅仅作为学术装饰。内容涵盖参数识别与数据约束、模型摩擦力与实际环境匹配，以及处理政策不变性假设（卢卡斯批判）等关键方法论点。

网络会议成果物提交与评估指南

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本指南详细介绍了在大型网络会议（如WWW）投稿时，如何构建和提交可复现的科研成果物。它涵盖了从数据版本控制、知识产权（如数据许可）、到设计抗网络删除（takedown-resilient）的完整流程，确保学术研究的长期可追溯性和可验证性。

Web会议实验设计与评估指南

webconf-experiments

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本指南为撰写Web会议（WWW）论文的作者提供实验设计和证据评估的详细标准。它指导作者如何确保实验证据的规模、时效性和真实性与研究主张严格匹配，涵盖了数据溯源、避免数据泄露（如时间或流行度泄露）、建立严格基线模型以及进行稳健的统计分析，以达到最高的学术严谨性。

创建结构化工作坊环境

workshop-create

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本技能用于初始化或设置项目的根工作坊目录，作为协作项目的中心枢纽。它支持两种模式：一是使用本地已存在的文件夹，二是创建全新的私有GitHub仓库。无论哪种模式，它都能构建标准的协作结构（如`desks/`, `bench/`, `CAIRN.md`），确保工作流的规范性、可追溯性，并严格保护用户已有的工作成果。

学术论文成果物打包指南

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本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。

AI图像素材生成器

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这是一个强大的AI图像生成工具，能够根据文本描述生成高质量的图片、纹理、图标或视觉素材。它支持OpenAI和Google Gemini等主流AI模型，适用于艺术创作、UI设计、概念图生成以及需要视觉资产的各种项目。使用前需要配置相应的API密钥。

Polars：高性能数据分析框架

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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow，支持惰性求值（Lazy Evaluation）和并行计算，非常适合构建数据抽取、转换和加载（ETL）管道。它能够高效处理大型数据集，是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。

Scikit-learn Python机器学习库

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Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。

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