用途：帮助研究者从审稿人视角准备同行评审，识别论文弱点、选择最强结果并起草对可能问题的回应。
主要能力：
- 弱点分析：从技术、表达和实验三方面找出缺失基线、指标不足、未论证假设、可扩展性、错误分析、过度声明、相关工作缺失、方法不清、图表表达、数据集规模、显著性检验、与最新方法对比、超参敏感性、计算成本等问题。
- 按会议类型预判：顶级 ML/CV 会议（CVPR、NeurIPS、ICLR、ECCV）重视充分消融、强基线、新颖性和可复现性；研讨会更容忍进行中工作；期刊要求更详尽的相关工作、分析和实验。
- 生成至少 10 个按概率排序的审稿人问题，每个包含问题、动机、是否可用现有数据回答、以及 2-3 句草拟回应。
- 消融选择：按影响力、叙事强度、独特性和成本（正文或附录）排序，选出证明核心贡献、展示各组件价值、预先回应弱点的子集。
- 负面结果处理：以“分析”而非“失败”框架呈现，说明探索了什么、为何未提升。
- 反驳准备：先读全部评审，找共同关切，优先处理事实错误，再处理主要和次要问题；保持尊重、具体引用章节图表，只承诺能在反驳期内完成的新实验。
使用方式：将论文交给该技能，按步骤输出弱点表、前 10 个预判问题及可答性与草拟回应、推荐消融子集及理由、以及投稿前建议修改的段落。
适用场景：投稿前自查、会议 rebuttal 准备、选择消融实验、识别论文弱点。
限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格、平台或效果保证；实际输出质量取决于论文内容与可用实验数据。