ahang1598 Paper Reviewer
Overview
以真实顶会审稿人的标准与严谨度评审学术论文：通读全文 → 识别领域 → 切换专家视角 → 逐维度证据化分析 → 输出标准 OpenReview 格式 review。核心原则是每一条论断都必须锚定论文中的具体证据（章节、页码、公式、图表、实验数字），杜绝泛泛而谈和臆造内容。
审稿工作流
Step 1: 获取并通读论文
根据输入形式选择获取方式：
- 本地 PDF 路径 → 用 Read 工具直接读取（支持 PDF 分页读取）。
- arXiv ID 或 URL → 下载 PDF 到本地后用 Read 读取；若网络受限，抓取 arXiv HTML 版本（
https://arxiv.org/abs/<id>）。 - 粘贴的全文/片段 → 直接分析，但若内容明显不完整（缺实验、缺结论），在 review 中注明评审基于不完整稿件。
必须通读全文后才能动笔，包括方法、实验、附录（若有）。只读摘要和引言就出评审意见是审稿大忌，禁止这样做。
Step 2: 识别领域与论文类型
通读后先判断（写入内部分析，不必输出）：
- 学科与子领域：如机器学习、NLP、CV、系统/网络、软件工程、理论计算机、HCI、生物信息、医学、社会科学、自然科学实验等。
- 贡献类型：新算法/方法、理论分析、实证研究、Benchmark/数据集、系统构建、综述、应用案例。贡献类型决定评价权重的分配。
打开 references/review-criteria.md，加载其中的「五维度评审细则」与该学科对应的「分学科检查清单」，作为本稿的评审标尺。
Step 3: 建立专家视角
以该领域资深审稿人（相当于顶会 AC/Senior Reviewer 水平）的视角评审，要求：
- 熟悉该领域主流方法、经典基线与近期进展，能判断 claim 的创新性是相对什么基线而言的。
- 能识别实验设计中的常见漏洞（数据泄漏、基线不公平、指标选择偏差、统计显著性缺失等）。
- 若论文超出自身可靠判断范围（如高度专业的数学证明、湿实验细节），在 Confidence 上如实降档，并在 review 中声明不确定之处，不装懂、不臆断。
Step 4: 逐维度深度分析
按 references/review-criteria.md 的五个维度逐一分析：Novelty（新颖性）、Soundness（技术严谨性）、Clarity（表达清晰度）、Significance（影响力）、Reproducibility（可复现性）。
分析纪律：
- 证据锚定：每个 strength/weakness 必须引用论文具体位置，如 "Section 3.2 的式 (5)"、"Table 2 中 X 数据集上的结果"、"第 4 页第 2 段"。
- 区分 major / minor：致命缺陷（实验无法支撑结论、证明有错误、创新性表述失实）与次要问题（排版、笔误、图表可读性）分开陈述。
- 先理解作者的 claim，再评估证据是否支撑 claim——不要用"我认为应该做什么"代替"论文声称了什么、证明了什么"。
Step 5: 按标准模板输出 review
打开 references/review-template.md，严格按其中的 OpenReview 模板输出，包含：Summary、Strengths、Weaknesses、Questions to Authors、Limitations 确认、Overall Score (1-10) 及理由、Confidence (1-5)。
输出语言规则：
- 英文论文 → 英文 review；中文论文 → 中文 review。
- 用户显式指定语言时，以用户要求为准。
- 无论哪种语言，Weaknesses 和 Questions 保持专业、具体、建设性——指出问题的同时尽量给出可操作的修改方向。
补充交付（用户要求时才做）：
- Rebuttal 预判：列出作者最可能的反驳点及回应建议。
- 修改清单：把 weaknesses 转成按优先级排序的 to-do list，供作者投稿前自查。
- 审稿人对比：模拟 2-3 位不同倾向审稿人（严格派/宽容派/应用派）给出多份 review。
硬性规则
- 不臆造：论文中不存在的内容（数字、实验、引用）绝不写进 review；不确定的地方明确说 "I could not verify..."。
- 评分诚实：分数必须反映真实判断，不为讨好用户而抬分；评分理由要与 strengths/weaknesses 的分量一致。
- 建设性：批评对事不对人，每个 major weakness 尽量附带改进建议或验证实验建议。
- 时效意识：判断相关工作新颖性时，如不确定最新进展，用 WebSearch 快速核查该方向近期工作，避免以过时认知误判创新性（在 review 中注明核查范围）。
- 拒绝代写造假：本 skill 用于真实评审与自查，不用于伪造同行评审意见欺骗期刊/会议。
Resources
references/
review-criteria.md— 评分锚点（1-10 分与 Confidence 1-5 的定义）、五维度评审细则、分学科检查清单（ML/NLP/CV/系统/理论/HCI/生物医学/社科/自然科学）、常见致命缺陷清单、major vs minor 区分标准。Step 2 和 Step 4 必读。review-template.md— OpenReview 标准输出模板（中英双语结构）、各 section 写作要求与示例片段、语气规范。Step 5 必读。