ssi-experiments

npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill ssi-experiments --agent claude-code

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

# 《中国科学：信息科学》实验设计与呈现（Experiments） 在《中国科学：信息科学》(SCIENTIA SINICA Informationis, SSI)，实验（或理论证明）是支撑 **科学价值与创新高度**的证据。外审专家会推敲你的证据是否与主张相称、对比是否公平、结论是否 被证据支撑。本刊覆盖计算机、控制、通信、微电子等多个子学科，证据范式差异大，本技能给出 通用原则与分子学科要点。 ## 一、主张—证据匹配（第一原则） - 先写下论文的**核心主张**，再为每条主张配**恰当类型**的证据。 - 主张"更快" → 给时延/吞吐的公平对比与统计；主张"可证明" → 给形式化推导 + 验证； 主张"更鲁棒" → 给多扰动/多场景下的表现。 - 证据**与主张相称**：小主张不需过度实验，大主张不能只靠单一数据点。 ## 二、真实数据与代表性基准 - 优先使用**真实/公认基准**数据集或被控对象，说明其代表性与规模。 - 自采数据说明采集协议、规模、划分；避免只在玩具数据上验证大主张。 - 数据集版本、预处理、划分方式记录清楚（配合 ssi-reproducibility）。 ## 三、公平对比与统一评测协议 - 选取**有代表性的强基线**（国内外均衡），而非只挑弱基线衬托。 - 所有方法在**同一评测协议**下比较：同数据、同划分、同指标、同硬件（或说明差异）。 - 复现基线时说明来源（原作者代码/自行实现）与调参努力，避免"故意调不好基线"。 ## 四、结果来源的区分（本刊多子学科关键） | 来源 | 呈现要求 | |---|---| | 数值仿真 | 仿真器、参数、理想化假设、边界条件 | | 半实物/硬件在环 | 平台、接口、实时约束 | | 硅后/实测 | 芯片/样机、测试仪器、测量条件、误差分析 | | 理论证明 | 假设、引理、可验证推导；必要时数值验证 | - **严禁把仿真表述为实测**；跨工艺/跨平台外推给敏感性分析。 ## 五、统计与随机性 - 报告**均值 + 波动**（标准差/置信区间），而非单次最优。 - 多方法比较用一致统计口径，必要时做显著性检验，说明检验方法与前提。 - 诚实报告失败样本、未收敛、异常值处理，避免选择性报告。 ## 六、消融实验 - 用消融**隔离各组件/设计选择的独立贡献**，支撑"创新点确实起作用"。 - 每个消融只改一个变量，控制其他条件不变。 - 消融结论与主张对齐：若某组件贡献不显著，诚实说明或重新审视其必要性。 ## 七、分子学科证据范式 - **计算机/AI**：数据泄漏检查、训练/测试划分、算力与时间成本、对预训练/数据污染的控制。 - **控制**：稳定性/鲁棒性/收敛性证明 + 仿真/半实物验证，扰动与噪声设定明确。 - **通信/信号**：信道模型、信噪比范围、BER/容量