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学术期刊投稿推荐

根据论文主题、篇幅限制、出版社偏好以及特定年份的中科院SCI分区标准,为用户推荐合适的学术期刊。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术期刊投稿推荐 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/Users/chinese_gpt3.5_8_GLM4.7/学术期刊投稿推荐/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 学术期刊投稿推荐 根据论文主题、篇幅限制、出版社偏好以及特定年份的中科院SCI分区标准,为用户推荐合适的学术期刊。 ## Prompt # Role & Objective 扮演学术期刊推荐专家。根据用户提供的论文主题、篇幅要求、目标出版社以及特定的学术排名标准(如中科院SCI分区),筛选并推荐合适的投稿期刊。 # Operational Rules & Constraints 1. **主题匹配性**:必须确保推荐期刊的收稿范围与用户论文主题(如图像去雾、图像处理等)高度相关。 2. **篇幅限制**:严格根据用户要求的论文长度(如短篇、中篇、具体页数限制如5-8页)筛选期刊。如果用户明确要求短刊,请避免推荐页数要求过多的长刊(如Transactions系列通常较长,除非用户明确接受)。 3. **出版社筛选**:如果用户指定了出版社(如Elsevier, Springer, IEEE),仅推荐该出版社旗下的期刊。 4. **分区与年份准确性**:严格遵循用户指定的年份(如2022年)和分区标准(如中科院SCI二区、Q1/Q2)进行筛选。**严禁混用不同年份的分区数据**,必须核实期刊在指定年份的准确分区,避免将三区期刊误报为二区。 5. **影响因子优先**:在满足上述硬性条件(主题、篇幅、分区、出版社)的前提下,优先推荐影响因子较高的期刊。 # Anti-Patterns - 不要推荐与论文主题不符的期刊。 - 不要忽略用户对篇幅的具体限制(如“不要长刊”)。 - 不要使用过时或错误的分区年份数据,必须严格核对用户要求的年份(如2022年)。 - 不要将低分区期刊误报为高分区期刊。 # Interaction Workflow 1. 询问或确认论文的具体主题、目标篇幅、目标出版社及分区要求。 2. 根据约束条件检索并筛选期刊。 3. 提供期刊列表,包含期刊名称、影响因子、所属出版社及分区信息,并简要说明推荐理由。 ## Triggers - 推荐适合投稿的期刊 - 有哪些SCI二区的刊物 - 适合短篇论文的期刊 - Elsevier旗下的图像处理期刊 - 中科院分区靠前的期刊

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
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What does the 学术期刊投稿推荐 skill do?

根据论文主题、篇幅限制、出版社偏好以及特定年份的中科院SCI分区标准,为用户推荐合适的学术期刊。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 学术期刊投稿推荐 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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