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顶级 AI 会议论文撰写

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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学术论文图表AI生成器

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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专业的学术论文图表生成工具。它采用多阶段、迭代式的流程，利用AI模型（如Gemini和Claude）来解析请求、优化复杂的架构布局、检查学术规范（如CVPR/NeurIPS风格），最终生成达到出版级别的高质量插图和流程图，专为科研人员设计。
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AAAI相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性，区分与现有文献（包括已发表和最新的arXiv工作）的区别，满足不同AI领域审稿人的期望，确保论文的贡献点清晰有力。
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AI学术论文选题与投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员决定其AI项目是否适合AAAI会议投稿。它提供了详细的投稿标准、强弱信号判定以及专业的路由逻辑，指导您判断项目是应该提交给AAAI，还是应转向NeurIPS、ICML或特定领域的专业会议。使用它来完善您的研究选题，最大化论文的投稿成功率。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。
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多智能体主题选择与投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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语言模型论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。
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CoRL投稿论文主题选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。
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人工智能与计算机会议投稿指引

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一个用于指导学术作者选择顶级计算机科学和人工智能会议的专业工作流路由器。它帮助用户根据论文的贡献类型、证据形式、目标受众和当前的投稿要求，精确地选择最合适的投稿会议，避免盲目投稿。
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CVPR论文投稿方向选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为计算机视觉研究人员提供战略性定位工具。它帮助用户判断论文的核心贡献点是关于视觉数据还是视觉计算，根据方法、数据集、系统或应用等不同贡献类型，提供详尽的适用性测试和投稿路径图，推荐最合适的顶级会议或期刊。
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机器学习理论投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。
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机器学习会议投稿主题选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南帮助研究人员判断其机器学习项目是否适合投稿ICLR，或是否更适合其他顶级会议（如NeurIPS、ICML等）。它强调贡献必须具备深度的表征学习洞察、机制性分析和理论价值，而非仅仅是应用性能的提升。
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