prai-author-response
在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写审稿意见答复(rebuttal)与修回说明时调用。覆盖如何逐条回应外审与编辑意见、如何组织答复信结构、如何在修订稿中标注并定位修改、如何礼貌而有据地处理不同意的意见、如何应对"较大修改重新送审"、以及补做实验/改写后的证据呈现。用于把一轮大修/小修转化为经得起复审的答复信与修订稿，提升再审通过率；本刊多轮修回为常态，答复质量直接影响录用。
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Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 《模式识别与人工智能》审稿意见答复与修回 本技能帮助为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写 审稿答复与修回说明。本刊多轮修回为常态，较大修改可能重新送审，答复质量直接影响再审结论。事实核验 日期 2026-07-09，见 `resources/official-source-map.md`。 ## 一、答复信总原则 - **逐条回应**：每条意见单独作答，不合并、不遗漏、不选择性回避。 - **先结论后细节**：先说"已按建议修改/已补实验/已澄清"，再给具体改动与位置。 - **可定位**：指明修改在修订稿的**章节/页/表图编号**，方便复审核对。 - **有据**：补实验/改写要给数据或引用支撑，不空口承诺。 - **专业礼貌**：对批评保持建设性语气，即使不同意也以证据讨论。 ## 二、答复信结构模板 ``` 尊敬的编辑与各位审稿专家： 感谢对本文的评审意见。我们已据此全面修改，主要改动概述如下： （1）新增了 X 实验以回应审稿人对基线公平性的关切； （2）补充了 Y 消融以澄清方法新意来源； （3）按 GB/T 7714 修订了参考文献…… 以下逐条回应。 【审稿人一】 意见1：…… 回应：我们同意/理解该关切。已在第__节/表__做如下修改……（引用具体改动） 意见2：…… 回应：…… 【审稿人二】 …… 【编辑意见】 …… ``` ## 三、逐条回应的四种情形 | 情形 | 回应策略 | |---|---| | 同意且可改 | 直接改，指出修改位置与内容 | | 同意但工作量大 | 说明已尽力补做的部分与边界，给替代证据 | | 部分同意 | 接受合理部分，礼貌澄清分歧部分并给证据 | | 不同意 | 以数据/文献据理说明，不情绪化，保留专家最终判断 | ## 四、处理"较大修改重新送审" - 较大修改会重新送原专家：答复要让专家**一眼看到关切已被解决**。 - 用**改动汇总表**（意见→改动→位置）置于答复信开头。 - 修订稿中用颜色/标记标出改动（复审版），并保留一份干净版。 ## 五、补实验与改写的呈现 - 补的实验按 `prai-experiments` 标准做：公平基线、多种子、统计、消融。 - 新增结果放入正文或附录并在答复信引用（见 `prai-supplementary` 决定归属）。 - 改写段落给"改前→改后"要点，帮助专家定位。 ## 六、常见失分与规避 | 失分 | 表现 | 规避 | |---|---|---| | 敷衍 | "已修改"却无位置无内容 | 指明章节/表图编号 | | 遗漏 | 漏答某条意见 | 逐条编号核对 | | 对抗 | 与专家争辩、情绪化 | 就事论事、给证据 | | 表里不一 | 答
- 一、答复信总原则
- 二、答复信结构模板
- 三、逐条回应的四种情形
- 四、处理"较大修改重新送审"
- 五、补实验与改写的呈现
- 六、常见失分与规避
- 七、时间与沟通
- 八、与审稿意见类型对应
- 九、自检清单
- 十、与其他技能衔接
- 十一、答复信的语气与措辞
- 十二、改动汇总表（置于答复信开头）
- 十三、修回材料的一致性终检
- 输出格式
What does the prai-author-response skill do?
在为《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 撰写审稿意见答复(rebuttal)与修回说明时调用。覆盖如何逐条回应外审与编辑意见、如何组织答复信结构、如何在修订稿中标注并定位修改、如何礼貌而有据地处理不同意的意见、如何应对"较大修改重新送审"、以及补做实验/改写后的证据呈现。用于把一轮大修/小修转化为经得起复审的答复信与修订稿，提升再审通过率；本刊多轮修回为常态，答复质量直接影响录用。
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill prai-author-response --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 984 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.