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批判性探究证据与对象选择
ci-evidence-and-objects
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
265
本技能指导学术研究者进行批判性探究(CI)的证据和对象选择。它强调证据并非数据,而是通过理论进行细致阅读的物件(如文本、图像、艺术品或案例)。帮助用户选择能真正考验论点的对象,进行深度解读,并按期刊标准准备图片资源。
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批判性探究论文结构指导
ci-structure-and-exposition
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
139
本技能旨在指导长篇的批判性探究论文(CI)的结构和修辞流程。它不依赖于传统的“方法-结果-讨论”模式,而是关注论证的叙事弧线:如何抓住非专业读者的注意力、逐步建立论证的压力,清晰地提出论点(转折点),并以开阔的视角收尾。特别适用于跨学科、需要引导读者理解复杂论点的文体。
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跨学科学术项目适用性评估
ci-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
356
本技能用于帮助学者评估其学术项目是否具有跨学科的理论干预价值。它指导用户将高度专业化的研究,提升为具有广泛影响力的跨学科论点,确保研究成果能够引起不同学科领域读者的兴趣,避免沦为小范围的“部门内部”论文。
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批判性探究工作流路由器
ci-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
288
该路由器用于指导撰写批判性探究(CI)论文的整个流程。它帮助用户确定论文处于哪个阶段、应采用何种格式(文章、回应或综述),核心任务是确保文章围绕一个跨学科的强大理论干预点构建,而非仅仅是内容堆砌,从而避免写作过程中的结构和焦点漂移。
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批判性学术散文润色
ci-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
86
本技能旨在指导用户提升高水平学术散文的文字质感。重点在于优化行文风格和提升学术纪律性,确保文本达到“宏大、清晰、精确”的标准。它帮助用户收紧文风,在严格的字数限制内,提升文章的修辞和逻辑表达能力。
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《循環》杂志投稿与定位指南
circulation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
403
本技能旨在帮助作者评估其心血管学手稿是否符合《Circulation》杂志(AHA旗舰期刊)的发表标准和定位。它详细介绍了期刊的理想研究范围、严格的方法学要求(如随机对照试验、生物标志物和流行病学研究),以及如何撰写结构化摘要,确保研究成果能提升到影响AHA指南和临床实践的高度。
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期刊选题与定位指南
cjc-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
482
本技能提供了一份全面的投稿前自查清单,指导用户判断计算机科学选题是否符合顶级学术期刊(如《计算机学报》)的综合性、原创长文定位。它帮助用户明确选题契合度、创新增量和稿件类型,避免因定位错误而导致初审退稿。
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学术论文投稿全流程管理
cjc-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能系统化管理一篇投向顶级学术期刊的完整生命周期。它将从选题定位、实验搭建、撰写、投稿自审、三审评审到最终定稿出版的复杂流程,分解为时间线和关键检查点,帮助用户掌握从零到一,避免在学术投稿周期中遇到的各种流程性失误和瓶颈。
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学术论文外审意见回复指南
cjms-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
293
这是一个专业的学术写作流程指南,专门用于撰写期刊论文的“外审意见回复书”。它指导作者如何系统性地处理审稿人的各项意见,包括意见分类、制定修改方案、补充实验和撰写逐点回复,确保回复内容与正文修改保持高度一致性,提升投稿的专业度。
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经典与量子引力期刊投稿指南
classical-and-quantum-gravity
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
421
本工具为目标投稿至《经典与量子引力》的作者提供全方位的指导。它详细阐述了期刊对广义相对论、宇宙学和量子引力等领域的具体范围、严谨的数学和数值方法要求,帮助作者评估稿件是否适合该高水平专业期刊的投稿标准。
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中文经管社科期刊投稿工作流
cn-journal-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一个学术路由技能,帮助用户为中文经管社科领域论文确定最合适的投稿期刊。它不直接替代单刊写作,而是通过分析稿件的学科、问题层级、方法论和目标读者,提供一套完整的投稿决策流程和建议,避免投稿错位。
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代码库记忆图谱导航
codebase-memory-mcp
github/awesome-copilot
385
该技能利用代码库记忆图谱,加速代码发现和系统理解。它可以用于获取架构概览、查找符号、追踪依赖关系(如调用者、被调用者、数据流)以及进行影响分析。它帮助用户理解大型、陌生的代码库,但用户必须始终使用本地代码片段进行最终确认。
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