ai-research-guide

name	ai-research-guide
description	提供计算机AI科研全流程指导，涵盖Idea发现、论文阅读、实验验证、性能优化、论文写作、Rebuttal策略等，适用于CVPR、ICCV、NeurIPS等顶会投稿及研究生科研能力培养

AI Research Guide

任务目标

• 本 Skill 用于：指导计算机AI领域的科研全过程，从入门到论文投稿
• 能力包含：Idea发现、论文阅读、实验验证、论文写作、Rebuttal策略
• 触发条件：用户询问如何开始科研、寻找研究方向、改进实验效果、撰写论文、回复审稿意见等

前置准备

• 无特殊依赖
• 无需预创建文件或文件夹

操作步骤

• 标准流程：

  1. 阶段判断与需求识别

     • 询问用户当前科研阶段（入门/做项目/独立研究）
     • 识别用户具体需求（找Idea/读论文/验证实验/写论文/Rebuttal）

  2. 资源选择与指导

     • 根据用户需求，引导智能体读取对应的参考文档：
       • 入门阶段：见 references/07-research-phases.md
       • 寻找Idea：见 references/01-idea-discovery.md
       • 论文阅读：见 references/02-paper-reading.md
       • 验证Idea：见 references/03-idea-validation.md
       • 优化实验：见 references/04-experiment-optimization.md
       • 论文写作：见 references/05-paper-writing.md
       • Rebuttal：见 references/06-rebuttal-strategies.md

  3. 个性化建议生成

     • 智能体基于参考文档的内容，结合用户的具体情况，提供针对性建议
     • 避免泛泛而谈，给出可执行的具体步骤

  4. 持续跟进与迭代

     • 根据用户反馈调整建议
     • 针对实验失败、撞车等突发情况，提供应急策略

• 可选分支：

  • 当用户是科研新手：优先推荐从 references/07-research-phases.md 开始，建立基础框架
  • 当用户已有Idea但实验不work：重点参考 references/03-idea-validation.md 中的调试方法
  • 当用户遇到撞车：参考 references/01-idea-discovery.md 中的差异化策略

资源索引

• 科研入门规划：见 references/07-research-phases.md（何时读取：用户首次接触科研或规划长期目标）
• Idea发现方法：见 references/01-idea-discovery.md（何时读取：用户寻找研究方向或创新点）
• 论文阅读技巧：见 references/02-paper-reading.md（何时读取：用户需要快速理解领域文献或特定论文）
• Idea验证策略：见 references/03-idea-validation.md（何时读取：用户需要验证实验方案或分析失败原因）
• 实验优化方法：见 references/04-experiment-optimization.md（何时读取：用户需要提升性能或解决实验瓶颈）
• 论文写作指南：见 references/05-paper-writing.md（何时读取：用户开始撰写学术论文）
• Rebuttal策略：见 references/06-rebuttal-strategies.md（何时读取：用户收到审稿意见需要回复）

注意事项

• 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
• 根据用户科研阶段提供不同深度的建议（入门/进阶/专家）
• 强调实战经验，避免纯理论说教
• 鼓励用户记录实验过程和失败经验
• 提醒用户科研是螺旋上升的过程，失败是常态

使用示例

• 场景1：科研入门

  • 功能说明：指导新人建立科研框架和知识体系
  • 执行方式：智能体 + references/07-research-phases.md
  • 关键指导：三个阶段学习路径、能力培养重点

• 场景2：寻找Idea

  • 功能说明：帮助用户从已有工作中挖掘创新点
  • 执行方式：智能体 + references/01-idea-discovery.md
  • 关键指导：跨领域迁移、关注局限性、模块缝合技巧

• 场景3：实验失败分析

  • 功能说明：诊断实验不work的原因并提供解决方案
  • 执行方式：智能体 + references/03-idea-validation.md
  • 关键指导：做减法验证、Toy Data测试、梯度分析

• 场景4：论文写作

  • 功能说明：指导从零构建高质量的学术论文
  • 执行方式：智能体 + references/05-paper-writing.md
  • 关键指导：核心贡献识别、论文结构规划、可读性提升

• 场景5：回复审稿意见

  • 功能说明：制定有效的Rebuttal策略
  • 执行方式：智能体 + references/06-rebuttal-strategies.md
  • 关键指导：分类处理审稿意见、提供充分证据、保持礼貌