用途：为研究论文选择并排序投稿场所（会议、研讨会、期刊），减少因选题与场所不匹配导致的退稿或误解。
主要能力：按贡献类型（新方法、理论分析、数据集/基准、实证研究/综述、应用系统、负结果/复现）、领域（ML 理论、深度学习、NLP、CV、强化学习、图学习、多模态、机器人、数据挖掘、AI 系统等）、评估方式与篇幅对论文进行分类；据此匹配顶级 ML 会议（NeurIPS、ICLR、ICML、AISTATS、COLT、UAI）、NLP 会议（ACL/EMNLP/NAACL、EACL、CoNLL、Findings）、CV 会议（CVPR、ICCV/ECCV、WACV）、AI/数据挖掘会议（AAAI、IJCAI、KDD、WWW、WSDM、ICDM）及期刊（JMLR、TMLR、TACL、AIJ）等场所家族；评估契合度与层级现实性（含公开的录用率参考）；判断研讨会与主会取舍；给出拒稿后的重投策略，并提醒跨社区改稿规范（先改写引言，再调整术语、证据密度与经典引用），同时提示不宜盲信 LLM 一次性“按场所重写”。
使用方式：作为技能按工作流调用，输出结构化建议，含贡献画像、排序后的推荐场所（契合原因、风险、近似截止日期、层级现实性）、研讨会选项、若首选被拒后的具体路径与待澄清问题。
适用场景：投稿前选场所、被拒后决定修改还是换场所、判断是否先投研讨会获取反馈。
限制：场所规范会变化，资料建议投稿前务必核对最新 CFP 与近期录用论文；资料未提供价格、平台或具体运行命令；各场所录用率为近似参考，不能保证结果。