bo老师
SkillHKUSTDial/Supervisor-Skills3,840 Stars

Supervisor-Skills

把导师的经验方法拆成7个AI可调用的技能，覆盖从idea评估到投稿审查全流程。

面向需要结构化科研指导的博士生和青年研究者。从idea质量评估开始，到论文逻辑骨架规划、写作、科研图审计，最后做投稿前的五维审查。

bo老师判断：值得观察

方向值得关注，建议先确认当前任务是否真正需要它。

访问原仓库查看分享卡
...互动状态已更新

什么时候用

先判断任务是否合适

  • 有初步科研idea但不确定是否值得投入，需要系统性评估
  • 写完论文后想在投稿前做一轮导师视角的全面审查
  • 正文写完但逻辑骨架松散，需要重建技术论文的论证主线
  • 论文中的图表设计不清楚，需要审查信息传达和视觉质量

先准备什么

材料越清楚，结果越有用

  • •初步idea的描述、可用资源、时间线和领域背景
  • •论文完整稿或至少引言、方法和实验章节
  • •目标会议或期刊的投稿标准和Research Contribution评估习惯
  • •论文中使用或计划绘制的图表草稿

它会怎样推进

从材料到可以检查的结果

  1. 01

    Idea评估

    输入idea描述，输出五维评分和致命缺陷，判断是否值得立项

  2. 02

    逻辑骨架规划

    从问题、局限、目标、挑战出发，做四项自洽检查，搭建论证骨架

  3. 03

    章节生成

    生成六段式Introduction大纲或Benchmark论文五支柱骨架

  4. 04

    图表审计

    从信息传达、视觉一致性和数据诚实三个维度审查图表设计

  5. 05

    投稿前审查

    从贡献、清晰度、实验、完整性、方法五个维度做严重性分级审查

第一次这样开始

把仓库地址直接交给 AI

先让 AI 说明环境和风险，再完成最小安装验证。跑通以后，再把自己的真实材料放进去。

第一次直接复制

帮我安装这个库：https://github.com/HKUSTDial/Supervisor-Skills
安装前先告诉我需要什么环境，安装后帮我跑通一个最小示例。

结果出来后

先看这些检查点

  • idea评估的五维分数和致命缺陷是否明确标注
  • 论文骨架的自洽检查是否通过——问题-挑战-方案是否形成闭环
  • 投稿前审查的问题清单是否标明了严重性分级和修复建议
  • 图表审计是否指出了信息冗余和视觉误导问题

常见误区

这些判断仍由你负责

  • 把idea评估的分数当客观标准——评估框架是参考工具，不能替代领域专家判断
  • 投稿前审查只做笼统肯定而不指出具体问题和位置——审查必须带严重性分级
  • 用Introduction模板生成的内容不核验引用真实性——模板是结构不是文献检索
  • 混淆技术缺陷（可修复）和范围限制（研究边界）——两者在结论中的写法完全不同

技术依据

查看能力拆解、验证范围与来源

能力地图6 项已拆解能力
  1. 01

    AI辅助科研会话编排

    把用户当前科研任务阶段转换成 AI 协作计划、工具选择、行为守则和完整性检查点，让机械任务交给 AI，学术判断保留给用户。

  2. 02

    Benchmark论文五支柱编排

    把 Benchmark 或 Evaluation 论文构想转换成 Research Gap、Construction Pipeline、Evaluation Framework、Empirical Findings 和可选 Companion Method 的五支柱审计与论文结构。

  3. 03

    Introduction六段式大纲生成

    把研究动机、局限、目标、挑战、方案和贡献转换成六段式 Introduction 大纲，并检查 running example、challenge module mapping 和 contribution section 是否闭合。

  4. 04

    技术论文逻辑骨架规划

    把技术论文的背景、局限、关键想法、挑战、方法模块和贡献转换成一张 thinking template，并用四项自洽检查找出逻辑断点。

能力主要输入主要输出人工检查

AI辅助科研会话编排

源码已核对

  • 当前任务阶段：coding、figure、writing 或 mixed。
  • 用户可用工具：Cursor、Claude Code、Codex、Figma、Gemini、Overleaf、Grammarly 等。
  • 任务时间块、交付目标、人工检查点和合规要求。
  • 当前 phase 和 secondary phases。
  • 行为规则确认。
  • time block 工作计划。
  • 用户确认任务阶段和工具可用性。
  • 用户确认 AI 只做机械加速。
  • 用户确认引用、数据、结论和 disclosure。

Benchmark论文五支柱编排

源码已核对

  • 研究领域、benchmark 名称、evaluation blind spot。
  • 数据构造方法、来源、规模、质量控制和 split 策略。
  • evaluation framework、difficulty tiers、error taxonomy、metrics。
  • five-pillar completeness table。
  • benchmark introduction six-part logic chain。
  • Section 2 到 7 outline。
  • 研究者确认 benchmark gap。
  • 研究者确认数据来源和授权。
  • 研究者确认标注与质量控制。

Introduction六段式大纲生成

源码已核对

  • research area、limitations、hard constraints、key idea、challenges、solution overview。
  • running example 或候选 running examples。
  • paper type：Technique Paper 或 New Problem/Setting Paper。
  • paper type positioning。
  • 六段式 outline。
  • paragraph gaps 和 severity。
  • 用户选择 running example。
  • 用户确认 prior work limitations。
  • 用户确认 challenge module mapping。

技术论文逻辑骨架规划

源码已核对

  • 论文类型候选：Technique Paper 或 New Problem/Setting Paper。
  • 研究背景、已有方法局限、关键想法或目标。
  • 最多 3 个技术挑战。
  • paper-type positioning。
  • thinking template。
  • self-consistency report。
  • 用户确认论文类型。
  • 用户确认 limitations 是否真实对应 prior work。
  • 用户确认 method modules 是否可实现。

投稿前论文五维审查

源码已核对

  • 完整 paper 或关键 sections。
  • 可选 LaTeX 源码、figure/table、section names、target venue。
  • 投稿截止时间和用户希望关注的范围。
  • CRITICAL、MAJOR、MINOR 计数。
  • 五维 finding 表。
  • banned vocabulary scan。
  • 用户确认被审材料完整。
  • 用户确认引用和实验结果真实。
  • 用户确认修复建议是否采纳。

科研idea评估与立项闸门

源码已核对

  • 用户给出的研究 idea、问题背景、预期贡献和目标 venue。
  • 用户可用资源，包括每周有效时间、数据访问、硬件、工程栈和理论或应用偏好。
  • 需要对比的候选 idea 或范围边界。
  • 立项 verdict。
  • fatal flaw 表。
  • lifecycle 和 capability fit。
  • 用户确认 idea 描述是否准确。
  • 用户确认资源和时间窗口。
  • 用户确认 prior work 列表。

处理机制

  1. 01

    handbook到skill渐进披露结构

    这个横向机制解释 Supervisor-Skills 怎样把同一套科研方法论拆成面向读者的 handbook、面向上手者的 skills README、面向 agent 的 SKILL.md、面向细节的 references 和面向维护者的 lint 规则。

已核对范围

  • 只读上游仓库 e36828dde1e59e3537afc4d62bb572ae815845d1
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/SKILL.md
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/references/behavior-guidelines.md
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/references/tool-selection.md
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/references/vibe-coding.md
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/references/vibe-figure.md
  • plugins/phd-research/skills/vibe-research-workflow/references/vibe-writing.md
  • plugins/phd-research/skills/benchmark-paper-template/SKILL.md

仍待核对

  • 未用真实科研项目跑多日 AI 协作计划
  • 未核验具体 venue AI disclosure 政策
  • 未验证工具推荐在本机账户和网络环境下可用
  • 未用真实 benchmark 项目跑五支柱审计
  • 未验证数据构造质量控制输出
  • 未验证伴随方法实验设计
  • 未用真实 paper skeleton 生成 introduction outline
  • 未验证 interactive mode

读取版本

e36828dde1e59e3537afc4d62bb572ae815845d1

许可

CC-BY-NC-SA-4.0

最近核对

内容 2026-06-16
Stars 2026-07-11

已完成源码核对

相关文章

科研之我见

AI 科研全流程怎么搭，我梳理出三个核心入口

每天开工先固定阶段入口、材料入口和验证入口，把庞大的科研全流程收缩成一段可执行、可检查的任务。

查看内容

科研之我见

AI 可以参与科研的哪些环节？一张 11 环节工作流全景图

从选题、文献、理论、数据到投稿，逐环节判断 AI 可以主导、需要人工校验和必须由研究者把关的工作。

查看内容

科研之我见

用 AI 写文献综述，怎样控制幻觉和证据断裂

把文献关系、核心文献筛选、方法矩阵和四类 Gap 分开处理，让综述中的每个判断都能回到具体材料。

查看内容

具备相关能力的其他库

文献 · 验证

paper-qa

从本地论文和文档中检索证据并生成带精确引用的科研答案

查看内容

文献 · 分析 · 写作

grobid

把学术论文PDF解析成结构化TEI XML，提取元数据、全文结构和参考文献

查看内容

设计 · 分析 · 验证

CausalPy

用贝叶斯方法做准实验因果推断，含10+方法和稳健性诊断套件

查看内容

相关课程

把单项工具放进完整研究设计流程

课程一从研究问题、文献判断、理论假设和方法骨架继续推进，帮助你建立可以复用的研究设计档案。

查看课程一