Paper Lifecycle Skills

paper-lifecycle 是一套专为学术研究者设计的 AI 技能包，旨在将科研写作中的关键环节转化为可复用、可调用的标准化工作流。该项目目前包含两个核心 Skill：Review Revision（审稿式修订）与 Rebuttal Response（审稿意见回复），分别对应论文投稿前的质量诊断与收到评审意见后的策略性回应。

与通用的润色工具不同，paper-lifecycle 强调“证据导向”和“机制验证”，帮助研究者从审稿人（Reviewer）和领域主席（AC）的视角审视自己的工作，而非仅仅进行语言层面的修饰。

核心技能解析

1. Review Revision：投稿前体检与修改规划

• 路径：review-revision/
• 定位：对已有初稿、被拒稿件或明确 Idea 进行深度诊断。
• 核心能力：
  • 真实性核查：检查研究问题是否成立，Insight 是否具有实质性贡献。
  • Novelty 验证：评估创新点是否在现有文献中站得住脚。
  • 方法论审计：确认 Method 是否真正服务于核心机制，而非堆砌技术。
  • 实验支撑度：检验 Experiments 是否充分支撑 Claims，统计与复现性是否达标。
  • 写作逻辑：确保 Introduction、Related Work 等章节能引导审稿人正确理解工作价值。
• 适用场景：A 类会议/期刊投稿前 Checklist、逐节修改指导、图表与理论审计。

2. Rebuttal Response：审稿意见拆解与证据包构建

• 路径：rebuttal-response/
• 定位：将零散的 Reviews 转化为 AC 可判断的结构化证据包。
• 核心能力：
  • 问题分类与优先级：识别哪些 Concern 致命，哪些 Reviewer 可能被说服，优先补充关键证据。
  • AC-Facing Summary：撰写面向领域主席的执行摘要，突出核心争议与解决方案。
  • 逐条回复策略：针对 Novelty、Baseline、Scope 等常见问题提供针对性话术，纠正事实误解而不显攻击性。
  • 语气校准：自动检测并修正过度道歉、强硬对抗或空泛承诺等不当表达。
  • Camera-Ready 承诺清单：生成明确的修改承诺列表，便于后续核对。
• 适用场景：收到 Reviews 后的快速响应、Rebuttal 草稿生成、回复语气审查。

安装与集成

Codex 用户

建议通过符号链接（Symbolic Link）将 Skill 注册到 Codex 环境中，实现全局调用：

Windows PowerShell:

git clone https://github.com/M1n-n9/paper-lifecycle.git "$env:USERPROFILE\.codex\research-skills\paper-lifecycle"
New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.codex\skills\review-revision" -Target "$env:USERPROFILE\.codex\research-skills\paper-lifecycle\review-revision"
New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.codex\skills\rebuttal-response" -Target "$env:USERPROFILE\.codex\research-skills\paper-lifecycle\rebuttal-response"

macOS / Linux:

git clone https://github.com/M1n-n9/paper-lifecycle.git ~/.codex/research-skills/paper-lifecycle
ln -s ~/.codex/research-skills/paper-lifecycle/review-revision ~/.codex/skills/review-revision
ln -s ~/.codex/research-skills/paper-lifecycle/rebuttal-response ~/.codex/skills/rebuttal-response

Claude / Claude Code / 其他 Agent

对于不依赖 Codex Skill 机制的平台，可直接让 Agent 读取对应目录下的 SKILL.md 及参考文档：

• Review Revision: 读取 review-revision/SKILL.md 和 review-revision/references/review_revision_skill.md。
• Rebuttal Response: 读取 rebuttal-response/SKILL.md 和 rebuttal-response/references/rebuttal_playbook.md。