Pattern Recognition And Artificial Intelligence Skills
面向《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 投稿的 12 个中文 agent 技能包：这是中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心与中国科学院合肥智能机械研究所主办、科学出版社出版、创刊于 1989 年的 CCF 推荐 B 类模式识别/人工智能专业中文月刊。覆盖选题与栏目定位、中文长文写作(中英文摘要/关键词/中图分类号/GB/T 7714)、模式识别与机器学习实证证据、可复现性、初审→外审→终审的同行评审与修回、审稿意见答复、录用后校样定稿。事实以官网 manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai 与 CNKI/CCF 目录双源核验于 2026-07-09，未确认者标待核实。
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12- ▌ Prai Workflow · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 规划或推进一次完整投稿(从选题、写作、实证、投稿、外审修回到录用见刊)时调用，作为编排其余 11 个技能的总线。覆盖本刊编辑初审→专家外审→主编终审的同行评审时间线、官方约 6 个月审稿口径、18000~44000 字长文节奏、多轮修回预算与各阶段应触发的子技能。用于把一份模式识别/人工智能中文长文的全生命周期拆解为可执行的阶段清单与里程碑，避免遗漏关键环节。
- ▌ Prai Submission · brycewang-stanford在向《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 正式提交稿件前做投稿就绪审计时调用。覆盖官方投稿系统 manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai 的"作者中心"在线投稿、上传前病毒检查、字数 18000~44000 字长文体例、中文摘要(约200字)+英文摘要(约200词)报道性四要素、中英文关键词(3~5)、中图分类号(TP)、GB/T 7714 参考文献中英文对照、编辑部重复率检测红线、栏目归属与稿件类型，并在提交前做退稿风险分诊。适用于把一份模式识别/人工智能方向的中文原创长文打磨到符合本刊同行评审门槛的场景。
- ▌ Prai Experiments · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 设计与呈现模式识别/机器学习实验证据时调用。覆盖研究问题(RQ)拆解、公平基线与相同划分/算力、评测指标选择(准确率/F1/mAP/IoU/AUC 等)、多次运行的均值±标准差与统计显著性检验、消融实验、复杂度与开销报告、数据泄漏与评测污染的防范，以及把每条主张绑定到证据的呈现方式。用于把 AI 细分方向的实证部分做到经得起外审对"基线是否公平、结果是否可信、消融是否充分"的质询。
- ▌ Prai Camera Ready · brycewang-stanford在《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 稿件被录用后做定稿、校样(清样)核对与出版准备时调用。覆盖录用后按主编终审与编辑意见定稿、恢复作者信息与致谢/基金显名、校样阶段的图表公式参考文献终检、GB/T 7714 与中图分类号复核、版面费/审理费缴纳(金额待核实)、著作权授权、出版排期与月刊见刊节奏，以及录用后不得实质改动内容的纪律。用于把一篇已录用的模式识别/人工智能长文平稳送到见刊，避免校样阶段引入新错误或流程延误。
- ▌ Prai Related Work · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写相关工作/文献综述并确立创新性时调用。本刊要求成果具原创创新价值，相关工作须 delta 优先——把本文相对最接近工作的增量讲清，而非文献罗列。覆盖如何组织相关工作、如何在模式识别/机器学习/视觉/NLP 语境中定位 delta、如何用 GB/T 7714 规范引用中英文文献并给中文文献英文对照、如何避免"综述式罗列"与"漏引近作"两类退稿风险。用于把创新性写到经得起外审质疑的水准。
- ▌ Prai Supplementary · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 划分正文与附录/补充材料/多媒体附件时调用。覆盖以"决定性"为原则区分哪些内容必须进正文(支撑核心主张)、哪些可移入附录(证明细节、额外实验、超参表、更多可视化)、如何组织补充材料使外审无需附录也能判断主要贡献、以及附件(数据样例、演示视频)的提交与匿名注意事项。用于在 18000~44000 字长文体例下合理编排信息密度，避免正文臃肿或关键证据缺失，本刊附件政策以官网当期须知为准(待核实)。
- ▌ Prai Writing Style · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写或打磨中文长文体例时调用。覆盖报道性中文摘要(约200字)与English Abstract(约200词)的四要素、中英文关键词(3~5)、中图分类号(TP)、作者简介与基金项目、参考文献 GB/T 7714 且中文文献中英文对照、量与单位法定用法、首页范式(问题→现状不足→贡献→证据→意义)，以及模式识别/机器学习论文的公式、算法、图表规范。用于把一份 AI 细分方向的中文稿件写到符合本刊体例、经得起编辑初审与外审的水准。
- ▌ Prai Review Process · brycewang-stanford在需要理解《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 的同行评审流程并识别各环节作者杠杆时调用。覆盖编辑初审(宗旨/体例/字数/查重)→专家外审(官方口径一般6个月内给评审结果)→修回(可能多轮，较大修改重新送审)→主编终审→录用的完整链路、各环节的退稿/退修理由、超过6个月作者可通知编辑部自行处理的官方口径、以及作者在每个环节能施加影响的着力点。用于把审稿流程建模为可预期的阶段并规划应对；审稿是否双盲等细节以官网当期须知为准(待核实)。
- ▌ Prai Author Response · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写审稿意见答复(rebuttal)与修回说明时调用。覆盖如何逐条回应外审与编辑意见、如何组织答复信结构、如何在修订稿中标注并定位修改、如何礼貌而有据地处理不同意的意见、如何应对"较大修改重新送审"、以及补做实验/改写后的证据呈现。用于把一轮大修/小修转化为经得起复审的答复信与修订稿，提升再审通过率；本刊多轮修回为常态，答复质量直接影响录用。
- ▌ Prai Reproducibility · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 准备可复现性与实验可重复材料时调用。覆盖固定随机种子、锁定软硬件环境与依赖版本、固定数据集划分与预处理、预训练权重与大模型版本的记录、复现包(脚本/配置/环境文件)的组织、大数据与权重的稳定托管、以及可复现自查冒烟测试。用于让本刊模式识别/机器学习论文的实验结果能被外审与后续读者重复，降低"结果无法复现"的信任风险；本刊是否设强制复现要求以官网当期须知为准(待核实)。
- ▌ Prai Topic Selection · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 判断一个选题是否契合、以及该写成何种稿件类型时调用。本刊专注模式识别、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能系统等 AI 细分方向，比综合性计算机刊更聚焦 AI，与《自动化学报》(控制为主)、《计算机学报》(全学科)、《软件学报》(系统软件)分工不同。用于评估贡献是否有原创增量、是否落在本刊 AI 学科范围、该投研究论文还是综述、以及是否更适合改投兄弟刊，避免因不符宗旨在初审被退。
- ▌ Prai Artifact Evaluation · brycewang-stanford在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 处理代码与数据可用性、撰写可用性声明时调用。本刊作为中文期刊是否设立独立的制品评审徽章(artifact badge)制度目前待核实——本技能讲清现状与稳妥做法：如何写诚实的代码/数据可用性声明、如何组织可供外审核验的复现仓库、如何在不可公开时说明原因与替代验证途径、如何与审稿匿名要求(是否双盲待核实)协调。用于让模式识别/机器学习论文的制品支撑而非拖累评审，避免可用性声明与实际提供的材料不一致。