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📰 Новости

• [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。

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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。

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

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• [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。

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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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