# Research Proposal

> 将用户的 ML/AI 想法写成结构化研究提案。适用于“proposal / research plan / experiment plan / paper idea / write up my idea”等请求，尤其是在用户提供了假设或方法草图、希望补全相关工作、实验设计与成功判据时。

- Skill: `justcyl/research-proposal-2` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add justcyl/research-proposal-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/justcyl/research-proposal-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: justcyl (https://skillmd.com/u/justcyl)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/justcyl/research-proposal-2

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# Research Proposal Skill

把用户的研究想法转成结构化、可执行的 Markdown 提案。该提案面向顶会短论文验证流程，强调可证伪假设、预注册成功标准和可复现实验计划。

## 开始前

先阅读 `references/template_guide.md`。该文件定义了完整节层级模板、逐节写作要求、标准表格格式、写作规范与常见错误修复建议。起草前必须先对齐该模板。

## 工作流

### Step 1: 理解 idea

从用户处获取以下关键信息（缺失时主动询问）：

1. **核心假设/主张是什么？**（例如“方法 X 在更低成本下匹配方法 Y”）
2. **拟议方法/干预是什么？**（允许粗略草图）
3. **对比基线有哪些？**
4. **任务/benchmark/dataset 是什么？**
5. **论文类型是什么？**默认短实证论文。
6. **是否有算力或资源约束？**

不要求一次拿全信息。可给出合理默认值，但必须明确标注假设。

### Step 2: 文献调研（有工具则做）

如果可联网检索，至少覆盖：
- 最接近的 prior work（判断新颖性）
- 用户提到的 benchmark/dataset
- 近 1-2 年同方向相关工作

如果不可联网，基于用户描述与已有知识继续写作，并明确指出需要用户自行核验新颖性的部分。

### Step 3: 按模板起草

严格按 `references/template_guide.md` 起草。核心原则：

- **具体而非空泛**：模型名、链接、数据规模、超参、GPU 小时预算都要具体。
- **预注册成功标准**：在看到结果前定义 Proceed / Refute / Pivot 的数值阈值；结果表统一填 **TBD**。
- **明确失败模式**：每个核心假设都要写“为什么可能错”；Impact Statement 要覆盖成功与失败两种结果。
- **多用标准表格**：Taxonomy、Comparison、Results、Ablation 等表格必须按模板格式写。
- **诚实呈现 related work**：必须写 Novelty Kill Search Summary（检索词、时间、结论）。

### Step 4: 输出文件

输出单个 Markdown 文件，文件名使用提案标题的 snake_case 形式（`.md`）。若用户指定路径，遵循用户路径；否则写到当前工作目录的可见输出位置，并在回复中明确文件路径。

## 交付前自检清单

给用户前逐项确认：

- [ ] 模板要求的所有章节都出现（即使某节只给简短说明）
- [ ] 假设可证伪，且有明确数值决策规则
- [ ] 至少一个基线，且包含来源/链接
- [ ] 结果表使用 TBD，不编造数字
- [ ] 存在 Ablation 表，且至少 1 个变体
- [ ] 包含 GPU-hour 资源预算
- [ ] Impact Statement 同时覆盖成功与失败情形
- [ ] References 列出所有引用
- [ ] 数学格式使用 `\(...\)` 与 `\[...\]`