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AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
它引入了在起草前的系统性分类与实验规划阶段，包含一个评估反驳是否值得的“可行性门”，当反驳希望不大时建议改投，并通过可见占位符严格执行证据完整性，防止捏造。
适合谁使用
- 向 NeurIPS、ICML、ACL、CVPR 等会议投稿的研究人员
- 使用 AI 编码助手（如 OpenCode、Claude Code、Gemini CLI）撰写反驳的用户
- 希望了解结构化反驳方法的程序主席或元评审人
典型使用场景
- 生成完整的反驳信，包含直接回答、证据引用和修改列表
- 在实验结果出来前，规划优先的实验计划（P0–P3）以解决评审人的关切
- 评估反驳是否值得进行，或更适合制定改投路线图
- 对现有反驳草稿进行质量审核
项目优势
- 两阶段工作流程将分类/实验规划与起草分离，减少仓促回应
- 多种输出模式适应反驳过程的不同阶段（分类、整合、完整反驳、改投、质量审核）
- 明确的证据完整性规则，通过占位符防止捏造或夸大
- 涵盖多种回应模式的模板（误解、局限性、新颖性辩护等）
使用前须知
- 这是一个技能定义而非独立应用，需要支持技能的 AI 编码助手
- 效果依赖于所需输入的完整性和质量（摘要、评审意见、分数等）
- 可能无法完全处理所列会议之外的特定领域或非标准评审格式
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Usage
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