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推荐系统论文写作指南

recsys-writing-style

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为推荐系统（RecSys）领域学术论文的结构化和内容优化提供专业指导。它指导作者如何重写第一页、设计严谨的评估协议（如时间分割、等预算基线），并避免夸大结论，确保论文符合顶级AI会议的标准。

Web会议实验设计与评估指南

webconf-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

网络会议可复现性指南

webconf-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为依赖于动态网络数据（如网页抓取、API或实时系统）的学术研究提供可复现性规范。它定义了三种数据复现难度等级，指导作者如何诚实报告数据衰减问题，包括记录时间切片规则、环境版本和计算随机种子，确保研究结果的严谨性和可信度。

机器学习实验评估设计指南

wsdm-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套全面的框架，用于设计和撰写顶级学术会议（如WSDM）要求的、严谨且有说服力的机器学习和信息检索实验评估部分。内容涵盖了四大证据维度：有效性、有效性验证、计算效率和鲁棒性。详细指导了时间分割、基线选择、消融实验、性能报告等关键协议，确保您的论文实验部分经得起最严格的同行评审。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

临床事件时间轴构建器

building-patient-timelines

maziyarpanahi/openmed

该工具能够从复杂的临床医疗记录中，提取并整合各种临床事件（如诊断、用药、手术）。它核心功能是进行时间归一化，解决相对时间表达（如“入院后两天”），生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化，可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。

临床上下文状态解析

resolving-clinical-context

maziyarpanahi/openmed

该功能用于增强临床实体识别的准确性，通过引入否定、时态和不确定性（ConText）三个维度，判断病历实体是否为当前、已排除、历史或不确定的状态。这确保了原始的文本提及被提升为临床上准确的断言，是构建问题列表和实现精确病历记录的关键步骤。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

AI代理行动预执行验证

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github/awesome-copilot

这是一个严格的预执行审计框架，用于审查AI代理或系统提议的任何行动。它作为关键安全边界，不执行任何操作，而是全面审计决策路径，包括初始请求、目标参数、证据完整性、时间有效性和审核员独立性，确保系统安全合规。

阿根廷判例权威性分析工具

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这是一款用于分析阿根廷最高法院判例引用网络的计算工具。它采用经同行评审的PageRank算法和时间衰减模型，量化评估法律判例的权威性和影响力。用户可以据此对多个竞争判例进行排名，追踪某一法律学说（教义）的演变过程，并检测是否存在宪法层面上的漂移。适用于高级法律研究、法律尽职调查和学术研究。

法律风险评估与判例研究

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能旨在为内部法务团队提供全面的法律风险评估和分类支持。它不仅基于严重性和可能性进行结构化评估，更核心的是强制执行一套严谨的三步研究流程：执行对抗性搜索寻找相反判例、进行系统性的法律学说网络搜索以获取背景，并进行时间置信度检查，确保法律评估建立在最新、最可靠的法律图景之上。

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