prai-workflow

name	prai-workflow
description	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。

《模式识别与人工智能》投稿全流程编排

本技能是《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 投稿的 "总控台"：把从选题到见刊的完整弧线拆成阶段，并在每个阶段指出该调用哪个子技能。PR&AI 是 CCF 推荐 B 类模式识别/人工智能专业中文月刊，走编辑初审→专家外审→主编终审的同行评审与多轮修回，官方口径 一般 6 个月内给评审结果。事实核验日期 2026-07-09，见 resources/official-source-map.md；标 待核实 的周期/费用不作定论。

一、全流程阶段总览

阶段	主要动作	触发技能	产物
0 选题定位	判契合、定类型与栏目	prai-topic-selection	选题契合结论
1 写作搭骨	中文长文体例、首页范式	prai-writing-style	摘要+引言+骨架
2 立创新	delta 优先相关工作	prai-related-work	相关工作+贡献表
3 搭证据	RQ、公平基线、统计、消融	prai-experiments	实验方案+结果
4 可复现	环境/种子/数据固定、复现包	prai-reproducibility	复现材料
5 分材料	正文 vs 附录/补充	prai-supplementary	补充材料清单
6 投稿自审	六件套、查重、字数、病毒扫描	prai-submission	投稿就绪
7 理解评审	三环节流程建模	prai-review-process	各环节杠杆图
8 答复修回	逐条答复+修改说明	prai-author-response	答复信+修订稿
9 制品可用	代码数据可用性声明	prai-artifact-evaluation	可用性声明
10 录用定稿	校样、缴费、排期	prai-camera-ready	清样确认

二、时间线（经验节奏，非官方承诺）

• 投前准备：选题→写作→实证→投稿自审通常需数周至数月，视实验规模。
• 初审：编辑部审查是否符合宗旨、体例、字数、查重；不符者退回或退稿。
• 外审：专家评审，官方口径一般 6 个月内给评审结果（二手另有 3~4 个月说法，待核实）。
• 修回：按审稿意见修改，可能多轮；较大修改可能重新送审。
• 主编终审 → 录用 → 校样 → 见刊：录用后进入定稿、校样与出版排期。

若审稿超过 6 个月，官方口径为作者可通知编辑部并在获确认回复后自行处理投稿。

三、里程碑检查点

在每个里程碑做"能否进入下一阶段"的判定：

1. 选题冻结：契合度打分达标(见 prai-topic-selection)，学科落点确认在 AI 细分。
2. 骨架冻结：首页范式(问题→不足→贡献→证据→意义)成立，中英文摘要四要素齐全。
3. 证据冻结：主张与证据一一对应，公平基线+多次运行+统计+消融就位。
4. 投稿冻结：六件套齐、字数达标(18000~44000)、查重过线、文件病毒扫描。
5. 修回冻结：逐条答复完成，修订处在正文可定位，答复信语气专业。
6. 定稿冻结：校样核对无误，图表公式参考文献终检，缴费与授权完成。

四、并行与依赖

• 可并行：写作骨架与实验可交替推进；相关工作可与实验同期做。
• 强依赖：投稿自审依赖证据与体例都就位；答复修回依赖已收到审稿意见；录用定稿依赖已录用。
• 风险前置：查重、字数、匿名要求(若双盲，待核实)尽早处理，别拖到投稿前夜。

五、修回轮次预算

同行评审常有多轮修回。给每轮预留：

轮次	典型情形	作者动作
第 1 轮	大修/小修意见	逐条答复、补实验、改写(见 prai-author-response)
第 2 轮	复审确认整改	针对残留问题精修，出 diff 说明
终审	主编把关	配合定稿(见 prai-camera-ready)

六、贯穿全程的红线

• 学术规范：查重不过退回；一稿多投禁止；会议扩展版须声明增量。
• 数据真实：不伪造、不篡改；可用性声明与实际制品一致。
• 事实以官网为准：费用、精确周期、审稿是否双盲等标 待核实 者不写定论。

七、给 agent 的调度建议

• 每次会话先问用户"现在在哪个阶段"，据此只加载对应子技能，避免一次性倾倒全部内容。
• 跨阶段回退是常态（如实验暴露选题问题→回阶段 0）；用里程碑检查点判断是否需要回退。
• 所有面向作者的结论，凡涉及本刊政策，均回 resources/official-source-map.md 与官网当期须知复核。

八、常见全流程失误与前置对策

把《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 投稿失误按阶段 前置处理，能省下大量返工：

阶段	常见失误	前置对策
选题	学科错位、增量不足	prai-topic-selection 打分达标再动笔
写作	首页无问题、贡献空泛	先定"三句话定位"再写引言
实证	基线不公、无统计	实验设计阶段就定基线与统计口径
投稿	字数超区间、查重超标、缺六件套	投稿前数天跑 prai-submission 审计
修回	答复敷衍、未落实	逐条编号答复、可定位
定稿	校样改内容、缴费延误	只改错、按通知及时办理

九、时间预算模板（供排期）

以官方"一般 6 个月内给评审结果"为锚，作者可粗排（非承诺，具体以编辑部为准，待核实）：

• 投前准备：数周至数月（视实验规模），把选题/写作/实证/自审做扎实。
• 初审：编辑部体例与查重审查。
• 外审：官方口径一般 6 个月内出结果。
• 修回：每轮预留数周，较大修改重新送审需再等一轮外审。
• 录用后：定稿→校样→缴费→月刊排期见刊。

把"多轮修回"计入总预算，不要按"一次通过"乐观估计，避免因周期误判影响毕业/结题节点。

十、贯穿全程的核对入口

每次给出面向作者的结论前，回到 resources/official-source-map.md 与官网当期《投稿指南》核对政策项； 凡版面费、精确周期、审稿是否双盲、影响因子、主编等标 待核实 者，一律不写成确定口径。全流程的 学科落点始终锁定在模式识别、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 细分方向。

输出格式

[PR&AI 全流程] 当前阶段：__/10（阶段名）
[已完成里程碑] ___
[待触发技能] ___
[本阶段目标] ___
[阻塞项] ___（含任何 待核实 政策项）
[下一里程碑判定] 通过 / 未通过（原因）