prai-artifact-evaluation

npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill prai-artifact-evaluation --agent claude-code

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

# 《模式识别与人工智能》代码与数据可用性 本技能帮助为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 处理 制品(代码/数据/模型)可用性。需要说明现状：本刊作为中文期刊，是否设立类似部分英文会议的**独立制品 评审徽章(artifact badge)** 制度 **待核实**；不要臆断有 ACM 式徽章。本技能给的是稳妥、诚实的可用性 做法。事实核验日期 2026-07-09，见 `resources/official-source-map.md`。 ## 一、现状说明（不臆断徽章） - 本刊是否有正式的制品评审流程与徽章 **待核实**，以官网当期须知为准。 - 无论是否有徽章，**诚实的可用性声明 + 可核验的复现材料**都能增强外审信任，是稳妥做法。 - 不要在论文中宣称获得某种"徽章"，除非本刊确有该制度并授予（避免虚假陈述）。 ## 二、可用性声明怎么写 在论文（可用性声明/数据可得性部分）用一段说明： - **代码**：是否公开、托管位置（打 tag/固定 commit）、许可。 - **数据**：公开数据给来源与划分；自采数据说明获取方式与许可；不可公开说明原因(隐私/版权)与 **替代验证途径**（如提供样例、统计、脱敏子集）。 - **模型/权重**：是否提供、版本标识。 - **一致性**：声明内容必须与**实际提供的材料一致**，不夸大。 ## 三、可核验复现仓库（供外审） 组织成外审能快速核验的形式（与 `prai-reproducibility` 一致）： ``` artifact/ README.md # 环境、一键复现、结果对照 requirements.txt configs/ # 含随机种子 scripts/run_all.sh data/README.md # 数据获取与划分 results/ # 期望产物 ``` ## 四、不可公开时的诚实处理 | 情形 | 稳妥做法 | |---|---| | 数据含隐私/版权 | 提供脱敏子集或统计，说明完整数据获取途径 | | 代码含第三方受限组件 | 公开可公开部分，说明受限组件与替代 | | 权重过大 | 稳定托管 + 校验和，或提供推理脚本 | | 完全不可公开 | 坦陈原因，提供尽可能的可核验证据 | 诚实的"部分可用 + 说明"远胜过"声明可用却无法复现"。 ## 五、与审稿匿名协调 - 若本刊外审要求作者信息与正文分离（是否双盲 **待核实**），审外阶段的制品要**去身份**：清理仓库 用户名、机构路径、邮箱、致谢显名，可用匿名托管。 - 录用后再切换到正式署名版本（见 `prai-camera-ready`）。 ## 六、许可与合规 - 为代码选明确开源许可（如 MIT/Ap