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Project Referee 是一个用于评审机器学习会议论文的技能，能按照审稿人风格输出反馈。它适用于用户希望预判审稿人关注点、发现论文弱点、检查论断与证据是否匹配等场景。其工作流程包括：先判断稿件所处阶段（早期草稿、中期草稿、最终投稿），再针对不同阶段执行相应评审重点，例如早期关注新颖性、可行性与相关性，中期关注进展与完整性，最终投稿则套用完整评审标准。评审过程中还会主动搜索遗漏的引用，如领域内近期工作、相似方法或贡献的论文、相关基准与基线。反馈以结构化格式给出，包含 Summary、Strengths、Weaknesses、Questions，以及 Soundness（1-4）、Presentation（1-4）、Contribution（1-4）、Overall Score（1-10）、Confidence（1-5）等评分项。对于结合 LLM 与符号推理的神经符号论文，另有附加评审标准，涵盖符号形式化质量、求解器选择与集成、忠实性与验证、与 Logic-LM、LINC 等基线的比较。技能资料中包含 reviewer-instructions.md 与 neuro-symbolic-review-criteria.md 两个参考文件。