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hkustdial/supervisor-skills

Data science & ML

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1.1万 stars 品質 59 トレンド 89NOASSERTION

hkustdial/supervisor-skillsは、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。

概要

hkustdial/supervisor-skillsは、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。

概要(AI 翻訳)

英語 ·中文

📰 ニュース

  • [2026-09-21] 🤝 Supervisor-Skills 与百度达成合作,作为专家深度嵌入库库AI平台,以「计算机科研专家 骆教授」的形象呈现。
  • [2026-07-15] 🤝 团队与豆包达成合作,Supervisor-Skills 正式作为豆包·办公模式的核心科研技能完成部署,驱动「科研评估」与「学术创作」两大官方能力,将本项目沉淀的科研方法论带给亿级用户。
  • [2026-07-10] 🚀 v2.1:新增 paper-writer(证据门控的论文正文写作)、paper-polish(忠于原意的语言润色)、deep-research(综述级文献调研)三个技能;intro-drafter 升级为正文输出;评估与评审技能引入学科范式路由。详见 CHANGELOG。
  • [2026-07-03] 🎤 受邀在 2026 中国智能体大会 Skill 会场进行分享。
  • [2026-07-03] 🧩 新增 drawio-reconstruction 技能:参考图一键重建为可編集 Draw.io。
  • [2026-05-21] ⭐ GitHub Star 突破 1,000(发布第32 天)。
  • [2026-04-19] 🎉 プロジェクト发布:七个锚点技能覆盖论文全生命周期,配套 handbook 系统课程。

为什么做这个项目?

大家好,我是骆昱宇,香港科技大学(广州)的助理教授。从自己读博到指导学生,我反复看到一个场景:许多才华横溢的研究生,在踏入科研大门时,常常被相似的困境所困扰:

  • 理论与实践脱节:读了再多"科研指南",面对自己的课题时,依旧不知如何下笔。
  • 指导资源稀缺:导师日程繁忙,无法对你萌生的每一个想法进行及时、细致的评估。
  • 投稿前的迷茫:论文写完,却不确定逻辑是否严密、图表是否符合顶会审美、行文是否暗含"低级错误"。
  • AI时代的"能力鸿沟":大模型は非常に强大,但若缺乏判断力与学术品味,AI也只是"高级玩具"。卓越的科研成果,无法仅靠"万能 Prompt"催生。

これらの挑戦,共同構成了科研的 “最后一公里问题” (The Last-Mile Problem)。它不仅是方法论的缺失,更是经验、品味与判断力的综合考验。

为此,我发起了 Supervisor-Skills 项目。

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

Supervisor-Skills: 将博导十年科研经验,炼化为你的 AI 副导师。

English · 中文

📰 News

  • [2026-09-21] 🤝 Supervisor-Skills 与百度达成合作,作为专家深度嵌入库库AI平台,以「计算机科研专家 骆教授」的形象呈现。
  • [2026-07-15] 🤝 团队与豆包达成合作,Supervisor-Skills 正式作为豆包·办公模式的核心科研技能完成部署,驱动「科研评估」与「学术创作」两大官方能力,将本项目沉淀的科研方法论带给亿级用户。
  • [2026-07-10] 🚀 v2.1:新增 paper-writer(证据门控的论文正文写作)、paper-polish(忠于原意的语言润色)、deep-research(综述级文献调研)三个技能;intro-drafter 升级为正文输出;评估与评审技能引入学科范式路由。详见 CHANGELOG。
  • [2026-07-03] 🎤 受邀在 2026 中国智能体大会 Skill 会场进行分享。
  • [2026-07-03] 🧩 新增 drawio-reconstruction 技能:参考图一键重建为可编辑 Draw.io。
  • [2026-05-21] ⭐ GitHub Star 突破 1,000(发布第 32 天)。
  • [2026-04-19] 🎉 项目发布:七个锚点技能覆盖论文全生命周期,配套 handbook 系统课程。

为什么做这个项目?

大家好,我是骆昱宇,香港科技大学(广州)的助理教授。从自己读博到指导学生,我反复看到一个场景:许多才华横溢的研究生,在踏入科研大门时,常常被相似的困境所困扰:

  • 理论与实践脱节:读了再多"科研指南",面对自己的课题时,依旧不知如何下笔。
  • 指导资源稀缺:导师日程繁忙,无法对你萌生的每一个想法进行及时、细致的评估。
  • 投稿前的迷茫:论文写完,却不确定逻辑是否严密、图表是否符合顶会审美、行文是否暗含"低级错误"。
  • AI时代的"能力鸿沟":大模型很强大,但若缺乏判断力与学术品味,AI也只是"高级玩具"。卓越的科研成果,无法仅靠“万能 Prompt”催生。

这些挑战,共同构成了科研的 “最后一公里问题” (The Last-Mile Problem)。它不仅是方法论的缺失,更是经验、品味与判断力的综合考验。

为此,我发起了 Supervisor-Skills 项目。我们将过去十年在数据科学与人工智能顶级会议(如 SIGMOD, VLDB, ICML, NeurIPS)中积累的发表、审稿经验与学术直觉,进行"蒸馏"与"锻造",最终封装成一套结构化的、可被大语言模型(如 Claude, GPT-4)精确执行的 AI技能 (AI Skills)。 我们的愿景很简单:将资深科研者的隐性知识,转化为人人可用的 AI 工具,让 AI 成为你真正的、全天候在线的科研副导师

这个项目仍处在早期阶段,我们正努力将自己能力范围内的认知与见解毫无保留地呈现出来,希望能为初入科研领域的探索者提供一份实用的操作指南。我们更热切地期待,能与各位同行者一起,共同建设、完善这个知识库,让科研之路不再孤单。如果你觉得这个项目对你有帮助,请点亮右上角的⭐️Star⭐️!谢谢!

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