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conference-rebuttal会议反驳

Agent Skill

conference-rebuttal 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,224

周安装

133

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,053
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:conference-rebuttal(会议反驳)
来源仓库:https://github.com/lancezpf/conference-rebuttal
安装命令:
openclaw skills install conference-rebuttal
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install conference-rebuttal

简介

在撰写或计划对同行评审会议论文(ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 等)进行反驳时使用。

SKILL.md

name
conference-rebuttal
description
Use when writing or planning rebuttals for peer-reviewed conference papers (ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, etc.).

顶会 Rebuttal 写作指南

核心原则

Rebuttal 的唯一战略目标:武装你的 Champion(Arm the Champion)

Champion 是愿意为你的论文辩护的审稿人。Rebuttal 是给 Champion 提供弹药,让 TA 在讨论阶段替你据理力争。AC 很可能只读 review + rebuttal 而不重读论文,所以 rebuttal 必须自包含弱 rebuttal 会让 Champion 放弃支持并降分。

心法:永远不是在"辩论",而是在proactively"展示"。 你的姿态始终是"感谢您的问题,让我展示更多数据来澄清",而不是"您的质疑是错误的"。

受众策略

受众分类目标投入
ChampionDefend巩固支持,提供弹药认真回应所有意见,不可敷衍
摇摆审稿人Flip(核心目标)消除疑虑,争取翻转最大深度,补充实验,主动检索
强反对者Neutralize纠正事实错误,降低影响力聚焦误解澄清,不过度投入
AC帮 TA 快速判断所有意见是否被合理回应AC 速览信

四层架构

1. Overall      — 致全体的总结信(借审稿人之口夸自己,有时候没有这个按钮,optional)
2. To AC        — 一页纸速览(每个问题压缩成一句话回答)
3. To Reviewer X — 逐人逐条回复(W1, W2... Q1, Q2... 编号与原 review 一一对应)
4. To AC (终稿)  — 如遇不公审稿,最后补一封事实驱动的申诉信

排序原则:从最友善的审稿人开始,最有争议的放最后。让 AC 先建立"问题都能解决"的信心。

流程

  1. 逐条拆解 — 表格整理每条意见,标注:类别(误解/实验/写作/真缺陷)、严重程度、是否多人共同提出
  2. 识别 Champion — 评分最高或评语最积极的审稿人,TA 的意见优先且认真回应
  3. Brain Dump → 凝练 — 每位作者先独立写粗糙回复,再合并精简。好 rebuttal 是删出来的。
  4. 立即启动补充实验 — 时间是最稀缺资源,尽早跑

写作策略

结构层

  • 借嘴说话(Opening 黄金公式) — 从每位审稿人的 review 中各挑一句最正面的原话加粗引用。即使给低分的审稿人也能找到正面词。TA 自己说的好话,后续攻击的分量自动被平衡
  We are encouraged that R1 acknowledges "**well motivated**",
  R2 finds it "**reasonable and clever**", R3 describes it as
  "**conceptually elegant and practically impactful**".
  • AC 速览信 — 用嵌套列表把所有问题压缩成一屏摘要,关键词加粗,让 AC 扫一眼就能判断"已解决"
  • 合并同类 — 多位审稿人的相同问题合并回答,节省篇幅

回应层(单条五步公式)

① > 引用审稿人原文(blockquote)
② 感谢语(一句话,变换措辞避免重复)
③ 直接结论(Yes/No/Not quite,加粗核心论断)
④ 数据/表格/实验支撑
⑤ "已更新至论文 Section X / Lines Y-Z / Appendix M"

第⑤步是隐藏武器——信号:我们不只是嘴上回应,论文已经改了。

  • 回应意图而非字面 — "为何不在数据集 Z 上测?" 真实意图是质疑实验充分性。回答 Z 后主动提醒你已在 X/Y/W 上做了充分评估
  • 做了再说,别光许诺 — 在 rebuttal 里直接展示内容,再补一句"已加入终稿"

证据层

  • 数据 > 论证 > 承诺 — 每次发现自己在"说服",问:能不能用一个数字替代这段话?
  • 精确量化 — 不说"开销很小",说 "overhead is only 2.2ms/step (<1% latency)"。技巧:"only"+绝对值、"less than X%"、"comparable to [已接受方法]"
  • 超额完成 — 审稿人要一个 benchmark?不止给总分,还拆 5 个维度全面碾压。传递信号:经得起任何角度审视
  • Claim credit — 论文里已有的内容,给行号/表号,然后在 rebuttal 中重述。行号建立可信度,重述让 AC 不用翻论文
  • 重构已有证据 — 论文里有相关数据但没有从这个角度解读?重新框架现有结果来回答新问题(零成本防守)

高级策略

  • 交叉引用审稿人(结盟术) — R1 质疑某方面,R2/R3 恰好肯定了它?引用:"as also highlighted by R2 and R3",制造 2 对 1 局面
  • 正交性论证(化敌为友) — 被要求与竞品比较且不占绝对优势?论证互补性:"highlights the orthogonal nature and potential complementarity"
  • 贡献差异化(回应 novelty 质疑) — ① 承认灵感来源(诚实)→ ② 指出先前工作的具体局限 → ③ 用实验数据证明差异有效果 → ④ 引用审稿人自己在 Strengths 中说的正面评价来反驳
  • 反引审稿人自己的话 — 审稿人 Strengths 里的正面评价与 Weaknesses 矛盾时,直接引用回去。心理上很难反驳自己说过的话

语气层

  • 对话式而非对抗式 — 建设性学术讨论,不是辩论赛
  • 关键问题有深度 — 不是 yes/no,需多角度:证据/普遍挑战/专业洞察/坦诚局限
  • 接纳合理建议 — 审稿人建议换 baseline?直接跑。结果好双赢,结果差也是有力论据
  • 感谢用心审稿 — 列了 typo?提供文献?表达感谢。同行不是敌人

对付不公审稿(阶梯式升级)

技术回复中始终礼貌,但在终稿 AC 信中可以直接有力:

Round 1:耐心解释 + 数据 → Round 2:更坚定纠正 + 文献支撑 → To AC 信:结构化投诉

投诉信结构:① 陈述审稿人的具体不合理要求 → ② 量化不合理性("需 6,811 A800 GPU hours")→ ③ 引用领域通行做法 → ④ 请求 AC 公正裁决

Discussion 阶段

Rebuttal 提交后不是结束:

  • 持续补充跑完的新实验结果
  • Deadline 前主动 follow up:"We would like to kindly follow up..."
  • 为长期未回复的审稿人提供精简总结版

排版要点

元素用法目的
加粗只加粗结论性关键词和关键数字扫读者抓住要点
> 引用块完整引用审稿人原文上下文清晰可查
表格每个实验/分析一张表数据比文字有说服力
Conclusion 段每张表后一句话加粗总结不看表也能懂
Section 标注"已加入 Appendix M"证明修改已落地
嵌套列表多层论证用缩进逻辑层次一目了然

常见错误

错误正确做法
只回复反对者,忽视 ChampionChampion 的意见最优先回应
"详见论文第 X 节"在 rebuttal 中重述,行号仅作辅助
"我们会在终稿中加入..."在 rebuttal 中直接展示内容
逐字反驳每个小问题合并同类、抓大放小
情绪化、对抗式语气对话式、用数据说话
回避真实缺陷坦诚承认 + 缓解方案 + 未来工作
模糊定性描述精确量化(only 2.2ms, <1%)
虚构证据造假核对论文原文中真的是否有refer的信息,引用的论证是否真实存在

Agent 工作流

当用户提供 review 内容后:

  1. 分析 — 逐条拆解,分类为:误解、实验不足、写作问题、真实缺陷、建设性建议
  2. 策略 — 识别 Champion,分类审稿人(Defend/Flip/Neutralize),确定优先级
  3. 起草 — 按四层架构 + 五步公式生成 rebuttal 草稿,确保每条意见都被覆盖
  4. 精简 — 删减至字数限制,优先保留数据支撑的回应,压缩纯文字论证
  5. 自检 — 不看原文的人能否仅凭 rebuttal 理解所有回应?

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.38%
按下载量换算752

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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