jcadcg-experiments
在为《计算机辅助设计与图形学学报》(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, JCAD&CG) 设计与呈现实验证据时调用。覆盖图形学/CAD 论文特有的证据：几何精度指标(Chamfer/Hausdorff)、渲染质量(PSNR/SSIM/LPIPS)、可视化有效性与用户研究、公平基线与相同预算对比、消融、时间与显存开销、渲染图与几何误差色图呈现、以及主客观评测与统计口径。适用于把方法主张与图形/几何证据一一绑定、避免"只有指标无视觉对比"或"基线不公平"在外审被质疑的场景。
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# 《计算机辅助设计与图形学学报》实验设计与呈现 本技能帮助为《计算机辅助设计与图形学学报》(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, JCAD&CG) 搭建经得起外审的图形与几何证据。本刊是 CCF A 类图形学/CAD 方向中文月刊， 外审专家对**图形证据**（渲染质量、几何精度、可视化有效性、用户研究）的要求高于纯榜单分数： 每条主张都应绑定到可验证的图形/几何证据。核验见 `resources/official-source-map.md` （2026-07-09）。 ## 一、从研究问题(RQ)出发 先把贡献拆成可检验的 RQ，例如： - RQ1：本方法在相同面片预算下几何误差是否低于最强基线？ - RQ2：渲染质量(时序稳定性)是否更好？ - RQ3：各模块(如特征项、穿透检测)各自贡献多少？(消融) - RQ4：开销(时间/显存)是否可接受？ 每个 RQ 对应一组实验与一张表/图，结论与 RQ 一一对应。 ## 二、图形学/CAD 常用评测指标 | 方向 | 常用指标 | |---|---| | 几何处理 | Chamfer 距离、Hausdorff 距离、法向误差、体积/面积保持、特征保持率 | | 渲染/图像合成 | PSNR、SSIM、LPIPS、FID(生成)、时序稳定性、真实感主观评分 | | CAD/CAE/CAM | 约束满足度、仿真精度、制造可行性、参数灵敏度 | | 可视化/可视分析 | 任务完成时间/正确率、可扩展性、认知负荷(如 NASA-TLX) | | VR/AR/MR | 延迟、帧率、沉浸感/舒适度量表(如 SSQ 晕动)、交互效率 | | 图像视频处理 | 定量指标 + 视觉对比、鲁棒性 | > 报告指标时**说明计算脚本、掩码、对齐方式**，避免口径不一致导致的不可比。 ## 三、公平比较的纪律 - **相同预算/相同设置**：面片预算、采样数、算力、训练数据、分辨率一致；否则注明并解释。 - **最强可得基线**：纳入相关工作中点名的强方法，不回避、不只比弱基线。 - **多次运行**：涉及随机性的方法报告均值±标准差(如 5 次)，并说明种子。 - **统计显著性**：适用时用配对检验(如 p<0.05)，尤其用户研究。 ## 四、图形证据的呈现（本刊尤重） - **渲染对比图**：并排展示本方法/基线/GT，统一视角、光照、分辨率、裁剪；标注关键差异区域 (放大框)。 - **几何误差色图**：用 colormap 可视化逐点误差，给出色标范围与单位。 - **消融图表**：逐个去掉模块，量化贡献。 - **失败案例**：诚实展示局限(如极端薄壁、异常输入)，增强可信度。 - **演示视频**：动态结果(动画/交互/时序)用视频补充静态图无
- 一、从研究问题(RQ)出发
- 二、图形学/CAD 常用评测指标
- 三、公平比较的纪律
- 四、图形证据的呈现（本刊尤重）
- 五、用户研究（可视化/VR/交互常见）
- 六、实验自查清单
- 七、常见实验缺陷对照
- 八、数据集与基准的选择
- 九、结果表与图的呈现规范
- 十、把主张绑定到证据（自问三句）
- 十一、实验伦理与诚信
- 十二、输出格式
What does the jcadcg-experiments skill do?
在为《计算机辅助设计与图形学学报》(Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, JCAD&CG) 设计与呈现实验证据时调用。覆盖图形学/CAD 论文特有的证据：几何精度指标(Chamfer/Hausdorff)、渲染质量(PSNR/SSIM/LPIPS)、可视化有效性与用户研究、公平基线与相同预算对比、消融、时间与显存开销、渲染图与几何误差色图呈现、以及主客观评测与统计口径。适用于把方法主张与图形/几何证据一一绑定、避免"只有指标无视觉对比"或"基线不公平"在外审被质疑的场景。
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill jcadcg-experiments --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 brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 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.