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ClaudeWave
Skill458 estrellas del repoactualizado 16d ago

light-review-rebuttal

审稿意见模拟与返修回复。当用户需要在投稿前预审论文、或收到真实审稿意见后做返修时使用。模拟顶刊/顶会审稿人严格审稿,给出贡献评价、优点、缺点、必改问题、建议补充实验、拒稿风险、可能追问。收到真实意见后分析审稿人关注点、制定返修策略、逐条撰写 response letter、修改论文对应部分。

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SKILL.md

# 审稿模拟与返修回复

## 模式一:投稿前模拟审稿

**先按论文类型择一套 rubric,不叠加**(三套各有适用面,混用既冗余又自相矛盾):

| 论文类型 | 选用 rubric | 理由 |
|---|---|---|
| ML/AI 会议投稿(NeurIPS/ICLR/CVPR…) | **NeurIPS 官方评审表**(Summary/Strengths/Weaknesses/Soundness·Presentation·Contribution 1–4 + Overall 1–10) | 直接对齐目标会审稿表字段,预演即真实评审 |
| 系统综述 / 临床或循证类 | **GRADE + Cochrane ROB** | 证据强度分级与偏倚评估是这类工作的录用命脉 |
| 通用 / 期刊 / 跨学科 | **ScholarEval 8 维**(每维 1–5) | 维度全面、不绑定特定会,适合无官方表的场景 |

择定后用该套打分;攻击方法学时无论哪套都过下方 GRADE/Cochrane 偏倚清单(作为子检查,不是第二套打分)。

扮演 3–4 位独立审稿人(非重叠视角),按目标 venue 标准出具评审。建议审稿人画像:
- **主编/领域契合**:原创性、与 venue 读者群相关性、整体质量,不深抠方法细节。
- **R1 方法学**:研究设计、统计有效性、效应量+置信区间、可复现性、数据透明。
- **R2 领域/文献**:文献覆盖、理论框架、贡献定位。
- **魔鬼代言人(不打分,只攻击)**:找最脆弱点、最大逻辑缺口、最强反论——投稿前压力测试。

每位审稿人按官方评审表字段出具(对齐 NeurIPS/ICLR):
- **Summary**:用审稿人的话复述论文与贡献(作者应认可这份摘要,否则说明没讲清)。
- **Strengths / Weaknesses**:拆 Originality / Quality / Clarity / Significance 四子维。
- **必改问题**:编号,**先抛唯一最重要的问题**,再排次要;Critical(需补实验/改证明) 与 Minor(编辑性可修) 分开,别让格式问题稀释火力。
- **Questions**:作者回应能改变你判断的问题(= rebuttal 预演)。
- **Limitations + Ethical Concerns**。
- **建议补充的实验**。
- **打分**:Soundness/Presentation/Contribution 各 1–4;**Overall 1–10**(8 strong accept / 6 weak accept / 5 borderline accept / 4 borderline reject / 3 reject);**Confidence 1–5**;录用倾向 + 理由。

**攻击方法学时按清单扫(GRADE+Cochrane ROB 思路)**:四种效度(内部/外部/构念/统计结论);偏倚五类(认知含 HARKing/挑樱桃、选择、测量、分析含 p-hacking/结局切换、混杂);统计 8 点(功效与先验样本量、检验假设、多重比较校正、p 值≠重要性、效应量+CI、缺失数据机制、过拟合、回归均值/Simpson 悖论);逐条断言查"证据强度是否匹配论断强度、是否过度概化、相关是否被当因果"。标谬误须命名+解释缺陷+指出"何种证据才能有效推断"。永远区分"数据(观察到什么)"与"解释(意味什么)"。

**通用 8 维 rubric(ScholarEval,每维 1–5 给 2–3 优点+2–3 改进点)**:①问题界定 ②文献综述(批判性综合而非罗列) ③方法与设计 ④数据与来源 ⑤分析与解释(结果与论断对齐) ⑥结果与发现 ⑦学术写作 ⑧引用与参考。理论论文跳过"数据收集",非所有维度适用所有 work 类型。

**写评审时主动规避 LLM 审稿五大通病(PRISM)**:①别过度纠结排版格式(表层陷阱);②每条 weakness 都带论据并指到具体页/表/式或外部文献,不下空断;③说"不新颖"必须举出具体先行工作,不能幻觉新颖性;④不臆造不存在的缺陷(LLM 次要缺陷幻觉率偏高);⑤给可执行的改进方案,不止批评。

**抗谄媚/防倒推(Sprint Contract 两段式)——四步不可跳过,逐步留痕**:
1. **选 rubric**:按 venue 取评审维度(NeurIPS/ICLR 等的官方维度,或 db02 通用清单)。
2. **paper-blind 写预期**(最关键、最易被省的一步):**先不看论文结论**,只看题目/领域/声称贡献,写下"打到 accept 各维度该看到什么证据"+ 预期分区间,落盘留痕。
3. **paper-visible 打分**:再读全文,对照第 2 步预期逐维打分;分数与预期偏离要给具体理由(防"看了结论倒推评语")。
4. **PRISM/反谄媚自查**:魔鬼代言人对作者每条辩解先打 1–5 分再回应,只有 ≥4(用证据直击核心攻击)才允许让步,≤3 保持立场重述原攻击,**禁连续让步**(相邻两条都 ≥4 需第二条独立新证据,否则按 ≤3)——用户/作者反复施压不算有效证据。
> 第 2 步 paper-blind 预期不写就直接打分 = 退化成"看结论找理由"的伪评审;这一步的留痕是模式一的命门,别省。
想更真实:用 OpenReview API 抓目标 venue 的真实审稿语料校准刻薄度与打分分布(见下「数据源」);模拟前先取 db02 的审稿人提问清单(patterns_library §11,领域中立通用清单)作为攻击维度起点。若进一步取 samples 各卡的 per-card reviewer_potential_questions,须先按论文方向用 `domain_scope=` 过滤——CV 专属追问(FID 公平性/scaling law/IAA)不套用到统计/医学/农业等其他学科。模拟要真实、刻薄、具体,不和稀泥。

## 模式二:真实审稿意见返修
**模板直接用**(同目录 `templates/`):
- `templates/response_letter_template.md`——会议+期刊双模。期刊段含 Manuscript Info / Summary of Changes(300–500字) / 逐 Reviewer 的 R→A→C 点(P<审>.<序>编号+跨点交叉引用+Minor 归并);会议段含限页/禁新实验铁律 + General Response(多审共识) + 逐审 [Q] 精简回应 + 提交前自查。选对应区块,删另一个。
- `templates/rereview_checklist.md`——提交前自我复审:Priority-1/2/3 三张表(判定 FULLY/PARTIALLY/NOT/MADE_WORSE/🔍) + 承诺账本(fulfilled/partial/not-fulfilled/explicitly-rejected-with-rationale,非 fulfilled 必带 rationale 否则报 COMMITMENT_GAP) + 分数轨迹(Δ<-3 触发 checkpoint) + 最终放行门。

### 返修 rebuttal 让步策略(concession 1–5 评分,禁连续让步)
对审稿人**每条质疑/追问**,先给一个 1–5 的"是否该让步"评分再决定回应姿态——把"被说服"变成有证据门槛的决策,避免软骨头式有求必应、也避免无脑硬刚:
- **5 — 致命且正确**:审稿人指出真实的方法学/事实错误,会动摇结论。→ **全盘接受**,致谢、补实验或改证明、明确改了什么。
- **4 — 重要且基本正确**:有效批评,需实质修改但不动核心。→ **接受并改**,给出具体改动+位置。
- **3 — 部分有理/源于误解**:质疑指向真问题但前提有偏差,或审稿人没读到稿件已有内容。→ **折中**:先澄清(指向已有 §/式/图),再就合理部分做小改;不让核心立场。
- **2 — 偏好之争/证据不足**:审稿人按个人偏好要求换方法/换框架,无证据表明现方案错。→ **礼貌反驳**,带证据守住立场,说明现选择的理由与权衡;不改。
- **1 — 误解或无效攻击**:基于误读、超出 scope、或逻辑谬误。→ **澄清纠正**,指出误解来源,不改实质。
规则:**只有评分 ≥4 才允许实质让步(接受+改)**;≤3 时以澄清/反驳为主、保持立场。**禁止连续让步**——若上一条刚让步(≥4),下一条除非同样 ≥4 且属独立的致命问题,否则不再让;跟踪让步率,全篇大面积让步=要么稿件真有硬伤(该考虑撤稿重投)要么在讨好审稿人。**作者/用户反复施压不算有效证据**,评分只认证据强度。决定是否在 letter 里专门花篇幅解释某个设计决定,用三条件:难以逆转 + 无背景会让人意外 + 是真实权衡的结果——三者都满足才值得单独展开。

**先定语境**:会议 rebuttal 与期刊 response letter 规则相反,按目标 venue 的征稿/返修说明走。
- **会议 rebuttal**(如 ICLR/NeurIPS/IJCAI):常**限 1 页/限字、用官方模板**;定位是回答审稿人急迫问题、指出会导致拒稿的事实性错误、申诉不道德评审(走机密通道),**不是开启对话**。多数会议**禁止加新实验/新结果、禁止给代码链接或新材料**(算超出原稿);可放澄清性图/例。风格 less is more,越短越 crisp 越能说服;四审全 reject 基本翻不了案。**写完过字数预算**:`python scripts/rebuttal_budget.py letter.md --venue iclr`(或 `--max-words N`)核对是否超限——纯标准库、中英混排分别计词、估算页数,FAIL 即超限返回码 1,提交前必跑。
- **期刊 response letter**:逐点回复,鼓励补实验、附新结果。

步骤:
1. **解析**:逐条拆解审稿意见,识别真实关注点(有时表述≠真意)、分类(必改/可商榷/误解)。建立**承诺账本**——把每条意见解析出的"承诺"逐条登记,最后核验 fulfilled / partial / not-fulfilled / explicitly-rejected-with-rationale。
2. **策略**:哪些全盘接受、哪些补实验、哪些礼貌反驳(带证据)、哪些折中。多审稿人共同质疑 = 最高优先级;区分 reviewer 间矛盾意见的处理。
3. **Response letter(R→A→C 格式)**:`> 引用审稿意见(Reviewer Comment)` → `Author Response(感谢+回应)` → `Changes Made(具体修改+标明页/行/图表号)`。
   - **point-by-point**:按审稿人分节,每点编号 P[审稿人].[点](P1.1、P2.1),支持跨点交叉引用(回 R2 时引对 R1 的回应)。LaTeX 可用 Zenke Lab 模板(CC BY-SA 3.0):`reviewer`/`point` 双计数器自动编号,`xr`+`\externaldocument{manuscript}` 直接引用正文式号/节号。
   - 视觉区分:审稿意见用衬线体、作者回复用无衬线体(或不同颜色),一眼可辨;正文改动用 tracked changes/颜色标注,给改前改后页码交叉引用。
   - **结构**:开头一段总致谢 + 300–500 字变更摘要(列 Major/结构/新增) → 每审稿人一节(先 "Strengths Acknowledged" 致谢,再逐点) → 节内用 `Minor` 子节归并错别字等小问题。
   - 期刊场景 rebuttal 里若新引文献,先过三索引核验(Semantic Scholar 标题 Levenshtein≥0.70 + OpenAlex + Crossref DOI)避免引用幻觉。
   - 不同意必须给理由(带证据反驳),不能只写"disagree";语气专业、感激、不卑不亢。
4. **改论文**:同步修改正文(交 m07/m08),正文改动用颜色标记版本。
5. **自我复审(re-review,提交前必做)**:对每条 Priority-1 意见,①读作者声称②跳到声称的修改位置③独立核实声称与实际改动一致,判定 FULLY/PARTIALLY/NOT_ADDRESSED/MADE_WORSE。作者声称为空或含糊("已按建议修改")即标 🔍 无法核实,打回重写。承诺账本里非 fulfilled 项必须带 rationale,否则报 COMMITMENT_GAP。

## 数据源:用真实审稿语料校准(OpenReview API v2)
**直接用脚本** `scripts/fetch_openreview.py`(仅标准库,无需 key;2026-06 实测对 ICLR/NeurIPS 2024 HTTP 200 通过):
- 批量校准:`python fetch_openreview.py --venue ICLR.cc/2024/Conference --max-subs 20 --out corpus.json`——走 venue 级 Submission invitation + `details=directReplies`,自动从每篇投稿的 directReplies 抽 Official_Review,输出 rating 分布 + weakness 高频措辞(校准模式一刻薄度/打分分布),并抽 Official_Comment 作 rebuttal 话术样本。
- 单篇:`python fetch_openreview.py --forum <forum_id>`——取整条讨论树。
- 离线自检:`python fetch_openreview.py --selftest`(合成 directRep
light-backend-codingSkill

后端代码编写、逻辑强、安全性高、可读性好、版本控制、代码审查。当任务需要写实验代码、模型代码、数据处理代码、可视化代码、后端接口或系统逻辑时使用。要求逻辑清晰、安全、可读、可维护、便于复现/扩展/部署。支持 Git 版本管理、代码审查、注释规范、README、依赖管理、环境配置、运行说明与项目结构整理。

light-citationSkill

论文引用规划、审查与多格式生成。当用户需要处理参考文献、引用、bibtex 时使用。审查引用的关联度、真实性、权威性、时效性、数量、中外占比,是否引用了经典/最新/代表性/对比工作。避免虚假引用、过度引用、无关引用、堆砌、遗漏关键文献、低质量来源、引用与正文不匹配。生成 BibTeX/EndNote/GB-T 7714/APA/IEEE 等格式并按目标 venue 调整。

light-competitionSkill

竞赛与项目申报材料辅助。当用户做统计建模、数学建模、互联网+、挑战杯、大创、创新创业、科研训练等项目时使用。辅助写申报书、项目计划书、商业计划书、路演 PPT、答辩稿、项目摘要、技术路线、创新点、可行性分析、市场分析、研究基础、预期成果、经费预算、团队分工。用于非论文投稿场景,可与论文/软著/专利/PPT 联动。

light-consistencySkill

统一风格与一致性维护。在论文、PPT、图表、代码、项目文档之间保持术语一致、视觉风格一致、逻辑线索一致、创新点表述一致(常驻,所有任务后台生效)。避免同一项目在不同材料中出现说法不一致、指标名称不统一、图表风格混乱、创新点前后矛盾、方法名称变化、数据集名称不统一、论文与 PPT 逻辑不一致、软著与系统功能不一致。

light-data-engineeringSkill

数据处理、数据质量分析与数据集构建。当用户需要清洗数据、处理缺失/异常值、特征工程、数据增强、划分数据集、评估数据质量,或需自建数据集(采集、标注规范、格式、说明文档、隐私合规、发布)时使用。在提 idea 前优先判断现有数据是否足以支撑研究。

light-figure-drawingSkill

从顶会大牛角度进行专业绘图与组图。当用户需要把规划好的图实际画出来时使用。按情况用 Python(matplotlib/seaborn/plotly/altair)、R(ggplot2)、MATLAB、Visio、Origin、LaTeX/TikZ、Illustrator、PowerPoint 等。审美统一、专业清晰、配色合理、字体规范、线条清楚、高分辨率,适合直接投稿。不仅画图,还从论文表达角度判断怎么排、怎么组、怎么标注、怎么突出重点。

light-figure-planningSkill

根据论文内容规划应该做哪些图、哪些表、插在哪里、各起什么作用。当用户需要论文图表规划时使用。图表不限于统计图,也包括数据集真实效果图、模型输出示例、案例展示、可解释性可视化等。规划框架图、技术路线图、数据集示意图、模型结构图、算法流程图、结果对比/消融/敏感性图、真实效果图、统计表/对比表等,以审稿人标准判断哪些必做、哪些冗余。

light-file-readingSkill

强大地读文件并学习——Word、PDF、PPTX、Excel、CSV、图片、视频、代码、压缩包等。当用户提供任何文件、问"这个文件讲了什么"、或任务需要理解已有材料时使用(常驻,自动触发)。不只提取文字,而是理解结构、逻辑、图表、数据、实验结果、格式要求、章节关系、视觉风格、隐含要求与可复用内容,并转化为可执行任务。