Oral Paper Skill
Скилл сверяет рукопись с практиками 883 Oral-статей ICLR, ICML и NeurIPS и советует правки по структуре и экспериментам
- 550 ★ репозитория
- Последний коммит
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Скилл состоит из инструкций и справочных файлов и сам ничего не запускает.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/oral-paper-skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Скилл состоит из инструкций и справочных файлов и сам ничего не запускает.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Oral Paper Skill помогает автору научной статьи учиться на опыте работ, отобранных для устных докладов на ICLR, ICML и NeurIPS. Автор дает идею, черновик или план экспериментов. Агент подбирает подходящие примеры и показывает, как они формулируют вклад, строят доказательства и выбирают сравнения. Скилл работает в двух режимах. В первом он сверяет рукопись с примерами и указывает, что улучшить: у каждого совета есть источник, причина, состояние рукописи и конкретная правка. Во втором объясняет удачные приемы и ведет разбор собственной работы. Знания собраны из 883 Oral-работ за ICLR 2025–2026 (436), ICML 2025–2026 (288) и NeurIPS 2024–2025 (159). Из них выделены семь приемов: напряжение исследования, приращение вклада, соответствие доказательств заявке, осмысленные сравнения, условия рядом с выводами, описание того, что дает ресурс, и ограниченный вывод. По умолчанию агент выбирает только нужные приемы и дает до трех правок.
Для кого. Аспирантам и исследователям, которые готовят статью на ICLR, ICML или NeurIPS и хотят перед отправкой сверить введение, вклад и эксперименты.
Подходит, если
- Введение не объясняет, чем вклад отличается от предыдущих работ, и надо найти слабое место
- К заявленному выигрышу в стоимости нужны сравнения, и неясно, какую единицу ресурса измерять
- Нужно спланировать главный рисунок и ключевые эксперименты под заявленный вклад
- После отклонения статьи нужен разбор: как похожие сильные работы выстраивают доказательства
- Вы хотите изучить на примерах, как Oral-статьи формулируют ограничения вывода
Не подходит, если
- Нужен прогноз приема: скилл не предсказывает решение комитета и не знает критериев конференции
- Требуется исправление грамматики или оформление ссылок: для этого есть другие инструменты
- Нужны советы по графикам и доказательствам из полного текста: база построена по аннотациям
- Рукопись по узкой теме вне машинного обучения, где примеров в базе нет
Пример запроса к агенту
Используй $oral-paper-skill: сверь введение моей статьи с подходящими Oral-работами и назови три самых важные правки с источниками.Ограничения
- База построена на аннотациях 883 работ, а не на полных текстах. Советы о рисунках, деталях экспериментов и доказательствах требуют чтения самой статьи.
- Автор признает, что эффект от использования не проверен независимым сравнением.
- Oral-статус служит поводом выбрать пример и не показывает официальный стандарт конференции.
- Чтобы агент искал и читал упомянутые работы, нужен инструмент с доступом к вебу или файлам.
- Последний коммит репозитория сделан в сентябре 2026 года.
Как отключить. Удалите папку `oral-paper-skill` из `~/.claude/skills/` или `~/.codex/skills/`.
Частые вопросы
Как установить Oral Paper Skill?
Склонируйте репозиторий и положите папку `skills/oral-paper-skill` в каталог скиллов агента, например `~/.claude/skills/` или `~/.codex/skills/`. Скилл вызывают по имени: `$oral-paper-skill`.
Есть ли вариант без установки скилла?
Да, в репозитории лежат короткие промпты на китайском и английском: `prompts/quick-prompt-en.txt`. Вставьте текст в диалог и приложите свою идею или рукопись.
Какие конференции охвачены?
ICLR 2025–2026, ICML 2025–2026 и NeurIPS 2024–2025. Всего 883 Oral-работы по официальным спискам на 13 сентября 2026 года.
Подскажет ли скилл, примут ли статью?
Нет. Скилл не предсказывает решения комитетов и не заменяет рецензию. Он дает правки по ясности вклада и связи доказательств с заявкой.
Сколько советов дает скилл за раз?
По умолчанию не больше трех правок или одно упражнение для разбора. Он берет только релевантные приемы из семи и не прогоняет статью через все.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыНаписание научных статей
Research Paper Writing
Скилл для написания и правки статей по ML, CV и NLP: структура разделов, связность абзацев и самопроверка глазами рецензента
Скилл с 30 шаблонами промптов для научных статей на английском и китайском: от обзора литературы до заявки на грант
paper-reading-skill разбирает arXiv-статью по ИИ и робототехнике в отчет с проверяемыми утверждениями и ссылками на места в тексте.
Набор скиллов для научных статей: глубокий разбор метода, визуальные слайды и связный пересказ из PDF статьи
Скилл Claude Code для научных статей: пять этапов от опроса автора до сжатия, правила разделов и независимая проверка.
Скилл помогает писать научные статьи по экономике по советам из более чем 50 авторитетных руководств
Коротко о README
Описаны цель проекта, два режима работы, семь приемов, быстрый старт с промптом или установкой и источники 883 статей. Отдельно перечислены границы: оценка по аннотациям и отсутствие независимой проверки эффекта.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: oral-paper-skill description: Help authors learn from exemplary ICLR, ICML, and NeurIPS papers through source-linked manuscript comparisons, concrete writing and experiment suggestions, and guided reflection. Use for research storytelling, contribution framing, paper comparison, figure planning, or research retrospectives. Not an acceptance predictor or a routine grammar/citation formatter. --- # Oral Paper Skill Turn useful practices from exemplary papers into concrete revisions and focused learning. Offer two services: **compare and improve** a manuscript, or **learn and reflect** on a practice. Preserve the author's research purpose and judgment. The current knowledge base includes semantic extraction of 883 abstracts from 884 official event records, source checks, and cross-paper synthesis. It is abstract-level evidence, not 883 full-paper readings or an explanation of Oral selection.