Paper Lifecycle Skills

📌 Paper Lifecycle Skills是什么？

Paper Lifecycle Skills（github.com/M1n-n9/paper-lifecycle）是一套面向学术写作的 AI Agent Skill 套件，基于 OpenAI Codex CLI 的 Skill 标准构建。它不生成论文，而是做两件事：

• Review Revision：在投稿前，以审稿人视角对你的论文做系统性”体检”，输出修改清单。
• Rebuttal Response：收到审稿意见后，帮你分类问题优先级、规划补充证据、起草回复。

它的设计理念很务实 —— 不是让 AI 替你写论文，而是让 AI 扮演一个有经验的合作者，帮你把”我觉得这里有问题”变成”第 3.2 节的 claim 与 Figure 2 的数据不一致，建议补充消融实验”。

Paper Lifecycle Skills 网站截图

🔧 如何部署？

这套 Skill 采用标准的 SKILL.md 格式，兼容 Codex CLI、Claude Code、Cursor 等多种 AI 编码工具。以下是 Codex CLI 的安装方式：

安装完成后，重启 Codex CLI，输入 $review-revision 或 $rebuttal-response 即可调用。如果你用 Claude Code 或 Cursor，也可以直接让 Agent 读取对应的 SKILL.md 文件，无需额外安装。

🩺 Skill 1：Review Revision —— 投稿前的「审稿人模拟器」

这个 Skill 的核心是审稿式诊断。你把论文 PDF、LaTeX 源文件或 Markdown 草稿丢给 AI，它会按以下维度逐项检查：

• Problem Validity：你定义的问题是否真实存在？是否有足够的 motivation？
• Insight Soundness：核心 insight 是否成立？是否有过度推广？
• Novelty Defense：novelty 是否站得住脚？与已有工作的区分度是否清晰？
• Method-Mechanism Alignment：方法设计是否真正服务于你要解决的机制问题？
• Experiment-Claim Support：实验结果是否充分支撑了你的 claim？
• Writing Clarity：写作是否把审稿人带到了正确的理解路径上？

检查范围覆盖 Introduction、Related Work、Method、Experiments 等全章节，也包括 Theory、Statistics、Reproducibility、Figures/Tables 的专项审计。最终输出一份修改优先级清单，告诉你哪些是必须改的，哪些是锦上添花。

💡 适用场景：投稿前最后检查、被拒后大修前的诊断、或者导师/合作者没空时，先让 AI 过一遍。

✍️ Skill 2：Rebuttal Response —— 审稿意见的「策略拆解器」

收到审稿意见后，很多人的第一反应是”这个 reviewer 没看懂”。但这个 Skill 会强迫你冷静下来，做以下几件事：

• 问题分类与优先级排序：哪些 concern 会直接影响接收决定？哪些 reviewer 是有可能被说服的？
• 证据规划：针对每个问题，优先补充哪些实验或论证？
• AC-facing Summary：写一份给 Area Chair 看的执行摘要，让他们快速理解你的回应策略。
• 逐 Reviewer 回复：针对 novelty、baseline、实验设置、方法动机、scope、事实误解等典型问题，生成结构化回复。
• 语气校准：自动删除过度道歉、硬刚、空泛承诺和攻击性措辞。

最有价值的是它的“证据包”思维——不是简单润色回复，而是把 reviews 拆解成 AC 能判断的决策材料。比如面对”baseline 不够强”的批评，它会建议你补充哪些对比实验、如何解释性能差距、以及如何在回复中定位这个补充的”边际贡献”。

💡 适用场景：收到 reviews 后的 24 小时内做初步 triage、写 rebuttal 前的策略规划、或者 camera-ready 阶段的 promise list 整理。

🎯 使用示例

如果你不用 Codex CLI，也可以直接给 Claude 或 Cursor 发提示词：

🤔 适合谁用？

这套 Skill 不是万能药。它最适合：

• 有明确初稿或审稿意见，需要结构化反馈的研究生/博士生；
• 投稿前想做一次”模拟审稿”，提前发现潜在问题的研究者；
• 收到 reviews 后情绪崩溃，需要冷静梳理回复策略的作者；
• 导师太忙、合作者时差对不上，需要一个24/7 在线的”第二双眼睛”。

它不适合：完全没有初稿、指望 AI 从零写论文的人；或者对 AI 输出不加判断、全盘接受的人。记住，AI 的强项是结构化思维和遗漏检查，不是学术判断的最终权威。

📎 最后

Paper Lifecycle Skills 的价值不在于它有多”智能”，而在于它把学术写作中那些重复、结构化、但容易遗漏的工作流，封装成了可复用的 AI 指令。投稿前做 checklist、回审稿意见时做 triage——这些本该是导师或资深合作者做的事，现在 AI 可以帮你先做一轮。

如果你也在为论文修改和 rebuttal 头疼，不妨花 5 分钟部署试试。毕竟，多一双眼睛，少一次 desk reject。