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KDD论文成果物提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了为顶级机器学习会议（如KDD）构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库，处理规模化声明，并为不同的研究轨道提供稳健的证据包，确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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学术论文投稿结构化指南

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本指南详细阐述了如何在大型会议投稿的三个组成部分（核心内容页、可选附录和引用仓库）中有效分配内容。它提供了内容分级和结构优化的最佳实践，确保只有关键证据和可供审稿人评分的核心主张位于有限的篇幅内，而详细的支撑材料则应被妥善迁移至附录或仓库。
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医学期刊结构化摘要撰写指南

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本指南详细介绍了如何撰写符合顶级医学期刊（如《柳叶刀》）要求的结构化摘要。指导作者掌握必须包含的五个核心部分（背景、方法、发现、解释、资金来源），以及如何精确报告主要结局、效应值和注册号，确保摘要达到投稿标准。
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科学论文报告指南与流程图

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本指南旨在帮助作者选择并应用适用于不同研究类型（如随机对照试验、系统综述）的权威报告指南（如CONSORT、PRISMA等）。它严格要求流程图和检查表必须完整、准确，并确保所有研究数据（包括纳入排除人数）在稿件各部分间高度一致，从而满足顶级期刊严苛的学术投稿标准。
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研究背景与证据分析面板

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本技能用于生成《柳叶刀》要求的“研究背景与证据分析面板”。它要求作者深度整合研究成果，必须严格按照系统性文献回顾的要求，详细论述：研究前的已知证据（需提供数据库、检索词和时间范围）、本研究的增量价值，以及所有现有证据对临床实践和公共卫生政策的综合意义。
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临床研究设计与注册指南

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本指南提供了一份全面的临床和观察性研究设计检查表。它指导用户确保研究的科学严谨性，涵盖了强制性前瞻性注册（如ClinicalTrials.gov）、预设方案（SAP）以及随机化、盲法和样本量计算等核心要素，适用于医学论文撰写与修订。
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语言学论文投稿流程指引

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该工具是为投稿至《Language》期刊（LSA）的作者设计的流程编排器。它帮助作者根据稿件类型（如总研究文章、综述文章等）和当前写作阶段，自动路由至对应的专业技能指引（如理论构建、文献定位、数据分析）。它旨在帮助作者构建结构化的文章，确保理论深度和跨学科的可读性。
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数学金融论文可复现性与数据政策

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本指南详细阐述了数学金融论文所需的严格可复现性和数据可获得性政策。它为作者提供了“无数据”、“仅代码”和“公开数据”三种情况下的数据声明模板，并详细介绍了确保所有数值展示具备高可信度复现性的检查清单、参数管理和证据来源记录（provenance ledger）。
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数学金融论文投稿与审稿指南

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本指南详细介绍了数学金融领域论文的投稿和审稿流程。它涵盖了从主编筛选到审稿人逐行验证证明的单盲同行评审标准。帮助作者了解审稿人关注的重点（如方法论新颖性、证明的准确性、金融适用性），从而避免常见的投稿错误和提高论文被接受的几率。
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MCP协议实现安全审计

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github/awesome-copilot
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这是一项针对模型上下文协议（MCP）实现（包括服务器、客户端和工具）的综合安全审计能力。该技能会根据安全基线（如MCP-01到MCP-05）、OWASP MCP Top 10以及远程代码执行（RCE）等常见漏洞向量，对源代码进行深度审查。审计结果将生成详细报告，并提供文件和行号证据，用于确保服务在发布前的安全性。
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旗舰期刊文献定位指南

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本指南指导作者如何撰写高水平的学术论文导言。核心在于掌握“文献定位”的技巧，将研究从单纯的“填补空白”（gap-spotting）提升到“质疑前提”（problematization）的层次，并明确展示研究成果跨部门的广泛意义，以最大化提高论文被顶级期刊接受的可能性。
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学术稿件修改回应指南

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本指南为作者提供了撰写顶级学术期刊（如Management Science）重大修改（R&R）回应信的完整流程。它指导作者如何系统性地回应审稿人的质疑，重点关注部门编辑标记的强制性问题，并确保修改稿件在遵守页面限制、双重匿名化和数据披露等严格学术规范的前提下完成。
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