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机器人选题发现流程

idea-discovery-robot

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

整合机器人文献综述、新颖想法生成、新颖性验证与批判性评审，形成端到端的机器人选题流水线。适用于机械臂、移动机器人、无人机、人形机器人和具身智能领域，从宽泛方向收敛到可基准测试、可证伪、以仿真优先的研究想法。

CoRL投稿论文主题选择指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

人机交互可复现性与开放科学

hri-reproducibility

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本指南指导研究人员如何为具身智能人机交互（HRI）论文构建可复现性报告。由于HRI涉及人类参与者和物理环境，可复现性重点在于透明化研究流程、机器人行为规范、分析代码和去标识化数据。旨在帮助作者系统性地构建完整的复现包，增强学术论文的信度和说服力。

机器人研究会议投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助作者为机器人研究论文（如ISRR）确定最佳的会议定位和投稿策略。它指导用户评估论文的范围匹配度、构建必要的证据支撑，并学习如何将论文从期刊或预印本风格重构为顶级会议叙事，适用于具身智能和基础机器人学研究。

智能机器人研究方向定位

iros-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员在撰写论文前，评估其智能机器人项目是否适合IROS等顶级会议。核心在于强调系统集成、在真实硬件上的部署验证，以及明确“具身约束”的重要性，确保研究贡献是可证明的、系统级的难题。

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