Why we love this skill
यह कौशल लोकप्रिय GitHub प्रोजेक्ट्स को प्रतिदिन अपडेट करता है, न केवल डेटा स्क्रैप करता है बल्कि गहन शोध के माध्यम से अद्वितीय अनुशंसाएँ भी प्रदान करता है ताकि आपको प्रौद्योगिकी रुझानों को सटीक रूप से समझने में मदद मिल सके।
निर्देश
लेखक ने निर्देशों को निजी पर सेट किया है। नीचे निर्देशों का संक्षिप्त परिचय दिया गया है।
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हम GitHub ट्रेंडिंग की दैनिक रैंकिंग पेज से डेटा इकट्ठा करते हैं, प्रत्येक प्रोजेक्ट पर पृष्ठभूमि अनुसंधान करते हैं, और दैनिक रूप से लोकप्रिय प्रोजेक्ट्स के लिए अनुशंसाओं वाला एक मानकीकृत मार्कडाउन दस्तावेज़ तैयार करते हैं।
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अकादमिक शोधपत्र - तीन-ट्रैक पॉलिशिंग सिस्टम v2.0
मूलभाषी संपादक स्तर की शोध-प्रस्तुति, शीर्ष पत्रिकाओं के समीक्षा मानकों को सीधे पूरा करने वाला तीन-स्तरीय अनुकूलित दृष्टिकोण। तीन स्वतंत्र इंजन आपके लक्षित प्रस्तुति मॉडल के साथ सटीक रूप से संरेखित होते हैं: A. जर्नल बेंचमार्किंग: नेचर और IEEE जैसी शीर्ष पत्रिकाओं के शैली दिशानिर्देशों का पालन करते हुए, पत्रिका की विशिष्ट वाक्य संरचना प्राथमिकताओं का उपयोग करना (नेचर सक्रिय स्वर और अंतःविषयक पठनीयता को प्राथमिकता देता है, IEEE निष्क्रिय स्वर और उच्च-घनत्व तकनीकी शब्दावली को प्राथमिकता देता है), यह सुनिश्चित करना कि आपका मसौदा लक्षित पत्रिका के मानक मॉडल से सीधे मेल खाता हो। B. मॉडल लेख प्रतिकृति: आपके पसंदीदा बेंचमार्क लेखों की वाक्य संरचना, संयोजन प्राथमिकताओं और लेखन लय का गहन विश्लेषण, जिससे आपकी पांडुलिपि भाषा शैली में शीर्ष पत्रिका के मॉडल के बेहद करीब हो जाती है। C. शुद्ध परिशोधन: सार्वभौमिक शीर्ष पत्रिका मानकों को सक्रिय करना, चार-आयामी आधारभूत परिशोधन (व्याकरण सुधार, शब्द पुनर्गठन, स्वर एकीकरण, अत्यधिक स्पष्टता) करना, जिससे अकादमिक तनाव और पठनीयता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। सूक्ष्म स्तर पर, खंड-दर-खंड परिशोधन, प्रत्येक परिवर्तन दृश्यमान और तार्किक रूप से लागू होता है। जबरन ब्लॉक प्रोसेसिंग (प्रत्येक बार 500-800 शब्द) एआई ध्यान विंडो की सीमा को तोड़ देती है, जिससे बिना किसी खुरदरेपन के वाक्य दर वाक्य परिष्करण होता है। ड्यूल-कोर एडवर्सरियल इंजन (कोर A भाषा पुनर्गठन + ... (कोर B गुणवत्ता नियंत्रण)) पूरी प्रक्रिया में पारदर्शी एनोटेशन प्रदान करता है, प्रत्येक बार 3-5 मुख्य संपादक स्तर के संशोधन नोट्स आउटपुट करता है, जिसमें बताया जाता है कि "यह संशोधन शीर्ष जर्नल प्राथमिकताओं के अनुरूप क्यों है।" पूर्णतः सटीक सिमेंटिक्स: केवल अभिव्यक्ति को बदलता है, मूल सामग्री को नहीं; डेटा के साथ कभी छेड़छाड़ नहीं करता या आपके लिए नए दृष्टिकोण नहीं बनाता। खोलने के बाद, सीधे पॉलिशिंग मोड (A जर्नल बेंचमार्क/B नमूना प्रतिकृति/C शुद्ध परिशोधन) चुनें, फिर अपने पेपर को पैराग्राफ में पेस्ट करें (प्रति पैराग्राफ 500-800 शब्दों की अनुशंसा की जाती है, जैसे कि परिचय का पहला भाग)। सिस्टम प्रत्येक पैराग्राफ को मुख्य संपादक के एनोटेशन के साथ परिष्कृत करेगा। त्रुटियों की पुष्टि करने के बाद, अगले पैराग्राफ पर आगे बढ़ें। पूर्णतः इंटरैक्टिव मार्गदर्शन, किसी जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है। साथ में दिया गया टूल, "अकादमिक पेपर फुल-प्रोसेस राइटिंग सिस्टम v3.1 (वुयुआन × एएफपी)" का आधिकारिक पॉलिशिंग मॉड्यूल, विषय चयन से लेकर ड्राफ्टिंग और अंतिम पॉलिशिंग तक एक पूर्ण बंद लूप बनाता है। उपयुक्त परिस्थितियाँ: समीक्षकों द्वारा "मूल भाषा में सुधार" की मांग वाले शोधपत्र, नेचर/साइंस जैसे शीर्ष पत्रिकाओं में प्रकाशित होने वाले शोधपत्र, और स्नातकोत्तर/डॉक्टरेट छात्र एवं युवा विद्वान जो शीर्ष पत्रिकाओं की लेखन शैली सीखना चाहते हैं। प्रमुख अंतर: शोधपत्र सुधार कंपनी को नियुक्त करने से कई गुना सस्ता, एआई-आधारित एकमुश्त संशोधनों से कई गुना अधिक सटीक, और स्वयं द्वारा किए जाने वाले संपादन से कई गुना अधिक कुशल।
अकादमिक शोध पत्र लेखन प्रणाली v3.0 (वुयुआन×एएफपी)
यह अकादमिक शोधपत्र लेखन प्रणाली, फाइव-सोर्स मॉडल और एएफपी फ्रेमवर्क को एकीकृत करते हुए, प्रारंभिक अवलोकन से लेकर पूर्णता तक संपूर्ण अकादमिक लेखन प्रक्रिया के लिए एक ही स्थान पर सभी समाधान प्रदान करती है। ✅ सात मुख्य मॉड्यूल: विषय चयन और परिचय → साहित्य समीक्षा → अनुसंधान विधियाँ → चर्चा → निष्कर्ष → सार और कीवर्ड (संस्करण 3.1 में नया) → पूर्ण पाठ एकीकरण। प्रत्येक चरण फाइव-सोर्स मॉडल (संरचना + सामग्री + शैली + एकीकरण + अंशांकन) द्वारा निर्धारित होता है। ✅ चरण-आधारित निदान: यह प्रणाली स्वचालित रूप से आपके वर्तमान लेखन चरण (शुरू से/पहले से विषय/पहले से समीक्षा आदि) की पहचान करती है और सीधे संबंधित मॉड्यूल पर ले जाती है, जिससे शुरू से लिखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। ✅ भ्रम-रोधी फ़ायरवॉल: यह वास्तविक साहित्य/डेटा प्रस्तुत करना अनिवार्य बनाता है, और बी-कोर के पास सहायक सामग्री के बिना किसी भी "भ्रामक सामग्री" को अस्वीकार करने का वीटो अधिकार है, जिससे अकादमिक कठोरता सुनिश्चित होती है। ✅ अंतर्विषयक अनुकूलन: यह स्वचालित रूप से मात्रात्मक, गुणात्मक और सट्टा अनुसंधान प्रतिमानों की पहचान करता है और संबंधित लेखन रणनीतियों पर स्विच करता है (उदाहरण के लिए, मात्रात्मक विश्लेषण "चर संघर्षों" पर जोर देता है, जबकि गुणात्मक विश्लेषण "संदर्भगत व्याख्यात्मक शक्ति की विफलता" पर जोर देता है), मानविकी और सामाजिक विज्ञान से लेकर STEM क्षेत्रों तक सभी विषयों के अनुकूल। खोलने के बाद, बस सिस्टम को "मैं किस चरण में हूँ?" + "मेरा विषय क्षेत्र" बताएँ। सिस्टम आपको सामग्री (साहित्य/डेटा/अनुसंधान विचार) जमा करने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन करेगा। प्रत्येक पूर्ण मॉड्यूल स्वचालित रूप से उपयोगी अध्याय सामग्री उत्पन्न करता है, और अंत में, सभी को एक क्लिक से एक पूर्ण शोधपत्र में एकीकृत किया जाता है। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया: C-स्तरीय जर्नल/SCI सबमिशन स्वीकृति दर में 40% की वृद्धि। v3.1 प्रमुख अपग्रेड: चरण 6 सार और कीवर्ड जनरेशन मॉड्यूल जोड़ा गया, जिससे "विषय चयन → पांडुलिपि पूर्णता → सार" की एक सच्ची बंद-लूप प्रक्रिया प्राप्त हुई।
थीसिस विषय चयन और परिचय लेखन प्रणाली v3.0 (पांच-स्रोत मॉडल × एएफपी)
अस्पष्ट विचारों से लेकर पूर्ण विषय चयन और फिर उच्च-गुणवत्ता वाले परिचय तक, पूरी प्रक्रिया भ्रमों को रोकने के लिए डिज़ाइन की गई है। ✅ चरण-आधारित नैदानिक स्थिति निर्धारण—चाहे आप अस्पष्ट अवलोकन, शोध इकाई परिष्करण, सैद्धांतिक मिलान या परिचय लेखन के चरण में हों, सिस्टम स्वचालित रूप से संबंधित चरण की पहचान करता है और वहीं से शुरू करता है, आपको शुरू से शुरू करने की आवश्यकता नहीं है। ✅ चार-स्तरीय सहयोगात्मक गुणवत्ता नियंत्रण—ए कोर सामग्री उत्पन्न करता है, बी कोर समीक्षा करता है और अस्वीकार करता है (वीटो शक्ति के साथ!), सी कोर नवीनता का मूल्यांकन करता है, और डी कोर पूरी प्रक्रिया की निगरानी करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक आउटपुट अकादमिक मानदंडों के अनुरूप हो। ✅ भ्रम-रोधी फ़ायरवॉल—परिचय तैयार करने के लिए वास्तविक साहित्य का अनिवार्य उपयोग, एआई-निर्मित उद्धरणों को अस्वीकार करना, और सभी संदर्भों का पता लगाना अनिवार्य है। ✅ अंतर्विषयक पद्धतियों का स्वचालित चयन—आपके पेशेवर पृष्ठभूमि को पहचानने के बाद, सिस्टम आपको पद्धति की बारीकियों को समझने की आवश्यकता के बिना, स्वचालित रूप से संबंधित पद्धति (मानविकी और सामाजिक विज्ञान: क्यू-विधि, काल्पनिक विषय विश्लेषण; विज्ञान, इंजीनियरिंग, कृषि और चिकित्सा: मशीन लर्निंग, मल्टी-ओमिक्स विश्लेषण) का चयन कर लेता है। सिस्टम खोलने और 3 प्रश्नों (पेशेवर पृष्ठभूमि/वर्तमान स्तर/लक्ष्य पत्रिका) के उत्तर देने के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से निर्धारित करता है कि किस चरण से शुरू करना है। संदर्भ सामग्री के रूप में एक ही विषय पर 3-5 शोध पत्रों की प्रस्तावना (संदर्भों सहित) तैयार करें, और सिस्टम वास्तविक साहित्य के आधार पर पत्रिका विनिर्देशों के अनुरूप एक मसौदा परिचय तैयार करेगा। पूरी प्रक्रिया में चार मुख्य विशेषज्ञों का सहयोग शामिल है, जिसमें एक द्वितीय-स्तरीय विशेषज्ञ महत्वपूर्ण चरणों में समीक्षा करता है। मानकों को पूरा न करने वाले शोध पत्रों को तुरंत अस्वीकार कर दिया जाता है और संशोधन की आवश्यकता होती है। यह कार्यक्रम मानविकी, सामाजिक विज्ञान, विज्ञान, इंजीनियरिंग, कृषि और चिकित्सा के सभी विषयों को कवर करता है, और CSSCI, SCI और पेकिंग विश्वविद्यालय की मुख्य पत्रिकाओं सहित सभी स्तरों की पत्रिकाओं में शोध पत्रों के लिए उपयुक्त है।
GitHub ट्रेंडिंग डेली रैंकिंग
Why we love this skill
यह कौशल लोकप्रिय GitHub प्रोजेक्ट्स को प्रतिदिन अपडेट करता है, न केवल डेटा स्क्रैप करता है बल्कि गहन शोध के माध्यम से अद्वितीय अनुशंसाएँ भी प्रदान करता है ताकि आपको प्रौद्योगिकी रुझानों को सटीक रूप से समझने में मदद मिल सके।
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लेखक ने निर्देशों को निजी पर सेट किया है। नीचे निर्देशों का संक्षिप्त परिचय दिया गया है।
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हम GitHub ट्रेंडिंग की दैनिक रैंकिंग पेज से डेटा इकट्ठा करते हैं, प्रत्येक प्रोजेक्ट पर पृष्ठभूमि अनुसंधान करते हैं, और दैनिक रूप से लोकप्रिय प्रोजेक्ट्स के लिए अनुशंसाओं वाला एक मानकीकृत मार्कडाउन दस्तावेज़ तैयार करते हैं।
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View allअकादमिक शोधपत्र - तीन-ट्रैक पॉलिशिंग सिस्टम v2.0
मूलभाषी संपादक स्तर की शोध-प्रस्तुति, शीर्ष पत्रिकाओं के समीक्षा मानकों को सीधे पूरा करने वाला तीन-स्तरीय अनुकूलित दृष्टिकोण। तीन स्वतंत्र इंजन आपके लक्षित प्रस्तुति मॉडल के साथ सटीक रूप से संरेखित होते हैं: A. जर्नल बेंचमार्किंग: नेचर और IEEE जैसी शीर्ष पत्रिकाओं के शैली दिशानिर्देशों का पालन करते हुए, पत्रिका की विशिष्ट वाक्य संरचना प्राथमिकताओं का उपयोग करना (नेचर सक्रिय स्वर और अंतःविषयक पठनीयता को प्राथमिकता देता है, IEEE निष्क्रिय स्वर और उच्च-घनत्व तकनीकी शब्दावली को प्राथमिकता देता है), यह सुनिश्चित करना कि आपका मसौदा लक्षित पत्रिका के मानक मॉडल से सीधे मेल खाता हो। B. मॉडल लेख प्रतिकृति: आपके पसंदीदा बेंचमार्क लेखों की वाक्य संरचना, संयोजन प्राथमिकताओं और लेखन लय का गहन विश्लेषण, जिससे आपकी पांडुलिपि भाषा शैली में शीर्ष पत्रिका के मॉडल के बेहद करीब हो जाती है। C. शुद्ध परिशोधन: सार्वभौमिक शीर्ष पत्रिका मानकों को सक्रिय करना, चार-आयामी आधारभूत परिशोधन (व्याकरण सुधार, शब्द पुनर्गठन, स्वर एकीकरण, अत्यधिक स्पष्टता) करना, जिससे अकादमिक तनाव और पठनीयता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। सूक्ष्म स्तर पर, खंड-दर-खंड परिशोधन, प्रत्येक परिवर्तन दृश्यमान और तार्किक रूप से लागू होता है। जबरन ब्लॉक प्रोसेसिंग (प्रत्येक बार 500-800 शब्द) एआई ध्यान विंडो की सीमा को तोड़ देती है, जिससे बिना किसी खुरदरेपन के वाक्य दर वाक्य परिष्करण होता है। ड्यूल-कोर एडवर्सरियल इंजन (कोर A भाषा पुनर्गठन + ... (कोर B गुणवत्ता नियंत्रण)) पूरी प्रक्रिया में पारदर्शी एनोटेशन प्रदान करता है, प्रत्येक बार 3-5 मुख्य संपादक स्तर के संशोधन नोट्स आउटपुट करता है, जिसमें बताया जाता है कि "यह संशोधन शीर्ष जर्नल प्राथमिकताओं के अनुरूप क्यों है।" पूर्णतः सटीक सिमेंटिक्स: केवल अभिव्यक्ति को बदलता है, मूल सामग्री को नहीं; डेटा के साथ कभी छेड़छाड़ नहीं करता या आपके लिए नए दृष्टिकोण नहीं बनाता। खोलने के बाद, सीधे पॉलिशिंग मोड (A जर्नल बेंचमार्क/B नमूना प्रतिकृति/C शुद्ध परिशोधन) चुनें, फिर अपने पेपर को पैराग्राफ में पेस्ट करें (प्रति पैराग्राफ 500-800 शब्दों की अनुशंसा की जाती है, जैसे कि परिचय का पहला भाग)। सिस्टम प्रत्येक पैराग्राफ को मुख्य संपादक के एनोटेशन के साथ परिष्कृत करेगा। त्रुटियों की पुष्टि करने के बाद, अगले पैराग्राफ पर आगे बढ़ें। पूर्णतः इंटरैक्टिव मार्गदर्शन, किसी जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है। साथ में दिया गया टूल, "अकादमिक पेपर फुल-प्रोसेस राइटिंग सिस्टम v3.1 (वुयुआन × एएफपी)" का आधिकारिक पॉलिशिंग मॉड्यूल, विषय चयन से लेकर ड्राफ्टिंग और अंतिम पॉलिशिंग तक एक पूर्ण बंद लूप बनाता है। उपयुक्त परिस्थितियाँ: समीक्षकों द्वारा "मूल भाषा में सुधार" की मांग वाले शोधपत्र, नेचर/साइंस जैसे शीर्ष पत्रिकाओं में प्रकाशित होने वाले शोधपत्र, और स्नातकोत्तर/डॉक्टरेट छात्र एवं युवा विद्वान जो शीर्ष पत्रिकाओं की लेखन शैली सीखना चाहते हैं। प्रमुख अंतर: शोधपत्र सुधार कंपनी को नियुक्त करने से कई गुना सस्ता, एआई-आधारित एकमुश्त संशोधनों से कई गुना अधिक सटीक, और स्वयं द्वारा किए जाने वाले संपादन से कई गुना अधिक कुशल।
अकादमिक शोध पत्र लेखन प्रणाली v3.0 (वुयुआन×एएफपी)
यह अकादमिक शोधपत्र लेखन प्रणाली, फाइव-सोर्स मॉडल और एएफपी फ्रेमवर्क को एकीकृत करते हुए, प्रारंभिक अवलोकन से लेकर पूर्णता तक संपूर्ण अकादमिक लेखन प्रक्रिया के लिए एक ही स्थान पर सभी समाधान प्रदान करती है। ✅ सात मुख्य मॉड्यूल: विषय चयन और परिचय → साहित्य समीक्षा → अनुसंधान विधियाँ → चर्चा → निष्कर्ष → सार और कीवर्ड (संस्करण 3.1 में नया) → पूर्ण पाठ एकीकरण। प्रत्येक चरण फाइव-सोर्स मॉडल (संरचना + सामग्री + शैली + एकीकरण + अंशांकन) द्वारा निर्धारित होता है। ✅ चरण-आधारित निदान: यह प्रणाली स्वचालित रूप से आपके वर्तमान लेखन चरण (शुरू से/पहले से विषय/पहले से समीक्षा आदि) की पहचान करती है और सीधे संबंधित मॉड्यूल पर ले जाती है, जिससे शुरू से लिखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। ✅ भ्रम-रोधी फ़ायरवॉल: यह वास्तविक साहित्य/डेटा प्रस्तुत करना अनिवार्य बनाता है, और बी-कोर के पास सहायक सामग्री के बिना किसी भी "भ्रामक सामग्री" को अस्वीकार करने का वीटो अधिकार है, जिससे अकादमिक कठोरता सुनिश्चित होती है। ✅ अंतर्विषयक अनुकूलन: यह स्वचालित रूप से मात्रात्मक, गुणात्मक और सट्टा अनुसंधान प्रतिमानों की पहचान करता है और संबंधित लेखन रणनीतियों पर स्विच करता है (उदाहरण के लिए, मात्रात्मक विश्लेषण "चर संघर्षों" पर जोर देता है, जबकि गुणात्मक विश्लेषण "संदर्भगत व्याख्यात्मक शक्ति की विफलता" पर जोर देता है), मानविकी और सामाजिक विज्ञान से लेकर STEM क्षेत्रों तक सभी विषयों के अनुकूल। खोलने के बाद, बस सिस्टम को "मैं किस चरण में हूँ?" + "मेरा विषय क्षेत्र" बताएँ। सिस्टम आपको सामग्री (साहित्य/डेटा/अनुसंधान विचार) जमा करने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन करेगा। प्रत्येक पूर्ण मॉड्यूल स्वचालित रूप से उपयोगी अध्याय सामग्री उत्पन्न करता है, और अंत में, सभी को एक क्लिक से एक पूर्ण शोधपत्र में एकीकृत किया जाता है। उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया: C-स्तरीय जर्नल/SCI सबमिशन स्वीकृति दर में 40% की वृद्धि। v3.1 प्रमुख अपग्रेड: चरण 6 सार और कीवर्ड जनरेशन मॉड्यूल जोड़ा गया, जिससे "विषय चयन → पांडुलिपि पूर्णता → सार" की एक सच्ची बंद-लूप प्रक्रिया प्राप्त हुई।
थीसिस विषय चयन और परिचय लेखन प्रणाली v3.0 (पांच-स्रोत मॉडल × एएफपी)
अस्पष्ट विचारों से लेकर पूर्ण विषय चयन और फिर उच्च-गुणवत्ता वाले परिचय तक, पूरी प्रक्रिया भ्रमों को रोकने के लिए डिज़ाइन की गई है। ✅ चरण-आधारित नैदानिक स्थिति निर्धारण—चाहे आप अस्पष्ट अवलोकन, शोध इकाई परिष्करण, सैद्धांतिक मिलान या परिचय लेखन के चरण में हों, सिस्टम स्वचालित रूप से संबंधित चरण की पहचान करता है और वहीं से शुरू करता है, आपको शुरू से शुरू करने की आवश्यकता नहीं है। ✅ चार-स्तरीय सहयोगात्मक गुणवत्ता नियंत्रण—ए कोर सामग्री उत्पन्न करता है, बी कोर समीक्षा करता है और अस्वीकार करता है (वीटो शक्ति के साथ!), सी कोर नवीनता का मूल्यांकन करता है, और डी कोर पूरी प्रक्रिया की निगरानी करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक आउटपुट अकादमिक मानदंडों के अनुरूप हो। ✅ भ्रम-रोधी फ़ायरवॉल—परिचय तैयार करने के लिए वास्तविक साहित्य का अनिवार्य उपयोग, एआई-निर्मित उद्धरणों को अस्वीकार करना, और सभी संदर्भों का पता लगाना अनिवार्य है। ✅ अंतर्विषयक पद्धतियों का स्वचालित चयन—आपके पेशेवर पृष्ठभूमि को पहचानने के बाद, सिस्टम आपको पद्धति की बारीकियों को समझने की आवश्यकता के बिना, स्वचालित रूप से संबंधित पद्धति (मानविकी और सामाजिक विज्ञान: क्यू-विधि, काल्पनिक विषय विश्लेषण; विज्ञान, इंजीनियरिंग, कृषि और चिकित्सा: मशीन लर्निंग, मल्टी-ओमिक्स विश्लेषण) का चयन कर लेता है। सिस्टम खोलने और 3 प्रश्नों (पेशेवर पृष्ठभूमि/वर्तमान स्तर/लक्ष्य पत्रिका) के उत्तर देने के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से निर्धारित करता है कि किस चरण से शुरू करना है। संदर्भ सामग्री के रूप में एक ही विषय पर 3-5 शोध पत्रों की प्रस्तावना (संदर्भों सहित) तैयार करें, और सिस्टम वास्तविक साहित्य के आधार पर पत्रिका विनिर्देशों के अनुरूप एक मसौदा परिचय तैयार करेगा। पूरी प्रक्रिया में चार मुख्य विशेषज्ञों का सहयोग शामिल है, जिसमें एक द्वितीय-स्तरीय विशेषज्ञ महत्वपूर्ण चरणों में समीक्षा करता है। मानकों को पूरा न करने वाले शोध पत्रों को तुरंत अस्वीकार कर दिया जाता है और संशोधन की आवश्यकता होती है। यह कार्यक्रम मानविकी, सामाजिक विज्ञान, विज्ञान, इंजीनियरिंग, कृषि और चिकित्सा के सभी विषयों को कवर करता है, और CSSCI, SCI और पेकिंग विश्वविद्यालय की मुख्य पत्रिकाओं सहित सभी स्तरों की पत्रिकाओं में शोध पत्रों के लिए उपयुक्त है।
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