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必需的STAR方法学报告流程

cell-star-methods
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本指南详细介绍了顶尖科学期刊要求的STAR方法学报告的强制性、结构化格式。它涵盖了五个关键部分：关键资源表（KRT）、资源可用性、实验模型细节、方法详情以及定量与统计分析（QSA）。遵循此结构确保了科学报告的透明性、可重复性和可访问性。
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顶级期刊稿件终极投稿自检清单

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181
本指南是提交顶级期刊稿件前的终极检查清单。它系统性地涵盖了从科学叙事逻辑、图件质量、数据可追溯性（DOI/ accession号）、到所有必需元数据（如CRediT贡献、主要联系人）的细节，旨在确保投稿稿件在提交前达到最高学术标准。
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学术研究可复现性指南

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本指南详细介绍了学术研究可复现性的最佳实践，尤其针对HCI和相关科学研究。它强调了研究必须具备的“协议、分析和数据”三个核心透明度层级，帮助研究人员系统性地记录所有方法细节，确保研究结果可以被同行可靠复核和持续发展。
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CIKM会议主题定位与投稿策略

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本指南帮助研究人员评估论文是否涵盖了信息检索、数据挖掘和知识管理这三大社区的交叉领域。它提供了一个详细的框架，用于将CIKM与SIGIR、KDD、WSDM等顶级学术会议进行对比，确保论文的跨学科范围和定位达到最佳效果。
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开源科学与研究透明度

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440
本指南详细介绍了学术出版领域所需的严格研究“可重复性”和“透明度”标准。它要求作者不仅共享数据，更必须提交能够重新生成报告结果的模型代码、分析脚本和材料，并使用DOI等永久标识符进行归档，确保符合顶级期刊的出版标准。
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认知心理学论文撰写流程指南

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本指南是为撰写投稿至《认知心理学》期刊的作者设计的流程编排工具。它涵盖了从选题、理论假设构建到实验设计、数据分析及开放科学实践的全部研究生命周期。核心目标是指导作者将论文构建为模型驱动、多实验的整合性项目，确保文章具备完整的科学严谨性和代码透明度。
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AI论文成果包与评估指南

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本指南为AI/LLM研究论文作者提供一套完整的成果包构建和评估流程。它详细指导如何打包代码、模型权重、数据集和提示词等成果，确保研究结果在匿名评审和公开发布时具备高度的可复现性、透明度和合规性。
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高级统计分析报告规范

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本技能为学术论文提供全面的高级统计分析执行与报告规范。它要求作者遵循严格的APA标准，包括报告效应量、置信区间、处理复杂的模型（如SEM、中介/调节效应）以及确保分析流程的高度可复现性，以应对专家科学评审。
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研究透明度与数据可重复性指南

commres-transparency-and-data
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本指南帮助作者了解并准备提交学术论文所需的所有透明度材料。内容涵盖数据可用性声明、开放数据和材料的提交、预注册计划（preregistration）以及如何处理受限数据路径，确保研究过程具备高度的可重复性和可验证性。
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保护生物学数据分析与报告规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为保护生物学研究提供一套严谨的分析和报告规范，旨在确保研究结果达到专家级评审标准。内容涵盖了正确的统计模型选择（如分层、空间模型）、不确定性的诚实报告、方法的可复现性，并将复杂的科学发现转化为可指导实际保护决策的量化指标。适用于进行核心分析和撰写待投稿稿件时使用。
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保护生物学研究设计论证

conbio-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在为保护生物学领域的学术研究提供一套严谨的论证框架。它涵盖了从生态采样设计到准实验评估（如BACI），再到系统综述和模型构建等多个高级方法论。其核心目的是帮助用户系统性地评估和加强研究设计，确保所有证据都能有力支持可转化为实际保护决策的结论。
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Copilot PR自动评审循环

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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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