conference-writing-adapter
機械学習論文の構成や表現を、NeurIPSやICMLなどの特定学会の採択基準に合わせて最適化し、レビューアに響く論文作成を支援するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Adapt an ML paper's writing, structure, positioning, and paragraph-level narrative to a target conference such as NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, EMNLP, or similar venues. Use this skill whenever the user wants to submit, rewrite, polish, restructure, or tailor a paper for a specific conference; asks what good accepted/oral papers at a venue look like; wants reviewer-friendly writing; or wants section-by-section or paragraph-by-paragraph paper guidance. This is a writing and presentation skill, not an experiment-design skill.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
機械学習論文の構成や表現を、NeurIPSやICMLなどの特定学会の採択基準に合わせて最適化し、レビューアに響く論文作成を支援するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
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🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
[Skill 名] conference-writing-adapter
会議論文執筆アダプター
既存の研究論文を、対象となるML/AI会議の執筆慣習、査読者の期待、および論文の典型的な形式に適合させます。その目的は、根拠のない主張や新しい実験結果を発明することなく、適切な査読者が論文を理解し、信頼し、支持しやすくすることです。
このスキルは以下の用途に使用します。
- 投稿前の論文構造診断
- 会議に特化した書き換え計画
- 要旨、序論、手法、実験、限界、関連研究の書き換え
- 開催地の慣習を考慮した図表のストーリー、視覚スタイル、結果の提示方法の決定
- 既存のドラフトに対する段落レベルのアウトライン作成
- 対象となる会議で採択、口頭発表、スポットライト発表、ベストペーパー、または高く評価された論文からの学習
- 開催地の好みや成功する論文パターンに関する再利用可能な知識の蓄積
このスキルを、実験の実施、主張の証明、最終提出要件の確認の代わりに使用しないでください。最終的な準備状況の確認には submit-paper と組み合わせ、論文に証拠の不足がある場合は実験スキルと組み合わせてください。図表の主張の裏付け、スタイル、キャプション、または視覚的エンコーディングが論文として適切かどうかが主な問題である場合は、figure-results-review を使用してください。
論文の主張、セクション構造、図表の役割、執筆リスク、または実験アクションが書き換えによって変更される場合は、このスキルを research-project-memory と組み合わせてください。
スキルディレクトリのレイアウト
<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
└── references/
├── conference-profiles.md
├── exemplar-analysis.md
├── memory-model.md
├── paper-archetypes.md
├── quality-gates.md
└── paragraph-protocol.md
段階的読み込み
- 常に
references/paper-archetypes.mdとreferences/paragraph-protocol.mdを読み込みます。 - ユーザーが対象会議名を指定したり、会議の比較を求めたりした場合は、
references/conference-profiles.mdを読み込みます。 - タスクが採択、口頭発表、スポットライト発表、ベストペーパー、またはその他の強力な対象会議論文からの学習を含む場合は、
references/exemplar-analysis.mdを読み込みます。 - 書き換え計画または書き換え済みセクションを最終決定する前に、
references/quality-gates.mdを読み込みます。 - 採択された論文から学習する場合、会議の知識を保存する場合、または以前の知識を再利用する場合は、常に
references/memory-model.mdを読み込みます。 - 対象会議の規則が執筆または書式設定に影響を与える可能性がある場合は、会議ウェブサイトの現在の公式指示を確認してください。ページ制限、チェックリスト要件、匿名性、補足規則、倫理/影響要件について、記憶のみに頼らないでください。
核となる原則
- 装飾的な文章ではなく、査読者の認知を最適化します。良い論文は、貢献、証拠、および限界を評価しやすくします。
- 書き換える前に、論文を典型的な形式に合わせます。手法論文、ベンチマーク論文、理論論文、データセット論文、システム論文、および実証研究では、異なる物語の骨格が必要です。
- 会議の模範例から学びます。対象会議については、利用可能な場合は採択/口頭発表/スポットライト発表/ベストペーパーの例を調査し、テキストをコピーするのではなく、再利用可能な執筆パターンを抽出します。
- すべての段落に責任を持たせます。各段落は、査読者向けの1つの役割を持つべきです。動機付け、ギャップの特定、洞察の提示、手法コンポーネントの定義、主張の裏付け、懸念の先取り、証拠の解釈、または範囲の区切りです。
- 証拠を捏造しないでください。論文に存在しない実験、アブレーション、定理、ユーザー調査、または分析が必要な場合は、それを執筆の妨げとしてマークし、現在の限界をどのように表現するかを提案します。
- ユーザーの科学的意図を保持します。利用可能な証拠を超えて根本的な主張を変更することなく、位置付け、構造、および明確さを改善します。
ステップ1 - 適応タスクの定義
以下を特定します。
- 対象会議と年(既知の場合)
- 提出トラック(関連する場合)
- 現在の論文形式:LaTeXソース、PDF、Markdownドラフト、アウトライン、またはメモ
- 望ましい出力:診断、書き換え計画、段落の設計図、書き換え済みセクション、全論文のパス、または会議知識ノート
- 論文の段階:アイデア、初期ドラフト、完全ドラフト、反論修正、カメラレディ
- インターネットアクセスまたはユーザー提供の模範論文が利用可能かどうか
ユーザーが会議名のみを伝え、ドラフトを提供した場合、デフォルトで以下を実行します。
- 論文の典型的な形式を診断する
- 対象会議の期待と比較する
- セクションレベルおよび段落レベルの書き換え計画を作成する
- ドラフトに十分な証拠が含まれている場合、要旨と序論を書き換える
ステップ2 - 論文の証拠を収集する
記憶よりも、一次ドラフトファイルとメモを優先します。
以下を探します。
main.tex、paper.tex、sections/*.tex、*.bib、README.md、docs/、notes/- タイトル、要旨、序論、貢献リスト
- 図表、特に主要な結果の図
- 既存の視覚スタイル選択:パレット、マーカー、記号、フォントサイズ、線幅、図のサイズ設定、および表の慣習
- 手法の主張、仮定、定理の記述、またはシステム設計
- 実験設定、ベースライン、アブレーション、データセット、メトリクス、定性的例
- 限界、広範な影響、倫理、チェックリスト、および付録
論文を以下の作業用要約に抽出します。
## 論文スナップショット
- 現在のタイトル:
- 対象会議:
- 主張された貢献:
- 核となる技術的アイデア:
- 主要な証拠:
- 最も強力な結果:
- 最も可能性の高い査読者の懸念:
- 不足または弱い証拠:
- 現在の構造:
ドラフトが書き換えには不完全すぎる場合、論文が準備できていると見せかけるのではなく、構造計画と不足している証拠のリストを作成します。
ステップ3 - 対象会議の好みを学ぶ
references/conference-profiles.md を読み込み、現在の証拠でそれを洗練します。
複数の模範論文から学習する場合、references/exemplar-analysis.md を読み込み、書き換え戦略を推奨する前にコンパクトなスタイルマトリックスを作成します。
優先する情報源:
- 公式の会議論文募集と著者向け指示
- 採択/口頭発表/スポットライト発表/ベストペーパーリスト
- OpenReviewページ(API/エクスポートされたデータ/ユーザー提供のPDFを使用、表示ページがクライアントレンダリングの場合)
- 議事録ページと公式PDF
- 査読者ガイドライン、チェックリスト要件
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Conference Writing Adapter
Adapt an existing research paper to the writing conventions, reviewer expectations, and paper archetypes of a target ML/AI conference. The goal is to make the paper easier for the right reviewers to understand, trust, and champion without inventing unsupported claims or new experimental results.
Use this skill for:
- paper structure diagnosis before submission
- conference-specific rewrite plans
- abstract, introduction, method, experiment, limitation, and related-work rewrites
- venue-aware figure/table story, visual style, and result presentation decisions
- paragraph-level outlines for an existing draft
- learning from accepted, oral, spotlight, best-paper, or highly discussed papers at the target venue
- accumulating reusable knowledge about venue taste and successful paper patterns
Do not use this skill as a substitute for running experiments, proving claims, or checking final submission compliance. Pair it with submit-paper for final readiness checks and with experiment skills when the paper has evidence gaps. Use figure-results-review when the main issue is whether a figure/table's claim support, style, caption, or visual encoding is paper-ready.
Pair this skill with research-project-memory when rewriting changes paper claims, section structure, figure/table roles, writing risks, or experiment actions.
Skill Directory Layout
<installed-skill-dir>/
├── SKILL.md
└── references/
├── conference-profiles.md
├── exemplar-analysis.md
├── memory-model.md
├── paper-archetypes.md
├── quality-gates.md
└── paragraph-protocol.md
Progressive Loading
- Always read
references/paper-archetypes.mdandreferences/paragraph-protocol.md. - Read
references/conference-profiles.mdwhen the user names a target conference or asks to compare venues. - Read
references/exemplar-analysis.mdwhen the task involves learning from accepted, oral, spotlight, best-paper, or otherwise strong target-venue papers. - Read
references/quality-gates.mdbefore finalizing a rewrite plan or rewritten section. - Read
references/memory-model.mdwhenever learning from accepted papers, saving venue knowledge, or reusing prior knowledge. - When target venue rules may affect writing or formatting, verify current official instructions from the venue website. Do not rely only on memory for page limits, checklist requirements, anonymity, supplementary rules, or ethics/impact requirements.
Core Principles
- Optimize for reviewer cognition, not ornamental prose. A good paper makes the contribution, evidence, and limitations easy to evaluate.
- Match the paper to an archetype before rewriting. A method paper, benchmark paper, theory paper, dataset paper, system paper, and empirical study need different narrative skeletons.
- Learn from venue exemplars. For a target conference, inspect accepted/oral/spotlight/best-paper examples when available, then extract reusable writing patterns rather than copying text.
- Keep every paragraph accountable. Each paragraph should have one reviewer-facing job: motivate, identify a gap, state an insight, define a method component, support a claim, preempt a concern, interpret evidence, or delimit scope.
- Do not fabricate evidence. If the paper needs an experiment, ablation, theorem, user study, or analysis that does not exist, mark it as a writing blocker and suggest how to phrase the current limitation.
- Preserve the user's scientific intent. Improve positioning, structure, and clarity without changing the underlying claim beyond available evidence.
Step 1 - Define the Adaptation Task
Identify:
- target conference and year, if known
- submission track, if relevant
- current paper format: LaTeX source, PDF, Markdown draft, outline, or notes
- desired output: diagnosis, rewrite plan, paragraph blueprint, rewritten section, full-paper pass, or venue knowledge note
- paper stage: idea, early draft, full draft, rebuttal revision, camera-ready
- whether internet access or user-provided exemplar papers are available
If the user only says a venue name and provides a draft, default to:
- diagnose the paper archetype
- compare it with target venue expectations
- produce a section-level and paragraph-level rewrite plan
- rewrite the abstract and introduction if the draft contains enough evidence
Step 2 - Gather Paper Evidence
Prefer primary draft files and notes over memory.
Look for:
main.tex,paper.tex,sections/*.tex,*.bib,README.md,docs/,notes/- title, abstract, introduction, contribution list
- figures and tables, especially the main result figure
- existing visual style choices: palette, markers, symbols, font sizes, line widths, figure sizing, and table conventions
- method claim, assumptions, theorem statements, or system design
- experiment setup, baselines, ablations, datasets, metrics, qualitative examples
- limitations, broader impact, ethics, checklist, and appendix
Extract the paper into this working summary:
## Paper Snapshot
- Current title:
- Target venue:
- Claimed contribution:
- Core technical idea:
- Primary evidence:
- Strongest result:
- Most likely reviewer concern:
- Missing or weak evidence:
- Current structure:
If the draft is too incomplete to rewrite, produce a structural plan and a list of missing evidence instead of pretending the paper is ready.
Step 3 - Learn the Target Venue Taste
Read references/conference-profiles.md, then refine it with current evidence.
When learning from multiple exemplar papers, read references/exemplar-analysis.md and produce a compact style matrix before recommending a rewrite strategy.
Sources to prefer:
- official venue call for papers and author instructions
- accepted/oral/spotlight/best-paper lists
- OpenReview pages, using API/exported data/user-provided PDFs when the visible page is client-rendered
- proceedings pages and official PDFs
- reviewer guidelines, checklist requirements, and area descriptions
When using OpenReview:
- The group page may load notes client-side and expose only "Loading" in static HTML.
- If direct page content is unavailable, use OpenReview API endpoints, the venue's official accepted-paper export, search results, or user-provided links/PDFs.
- Prioritize papers with status such as oral, spotlight, notable, award, or high-review visibility, but include archetype diversity rather than only the most famous papers.
Extract patterns from exemplars:
- paper archetype
- title style
- abstract shape
- introduction move sequence
- where the core claim appears
- how contributions are enumerated
- method exposition density
- experiment narrative order
- figure/table role
- visual style: palette, typography, symbol conventions, figure density, caption style, and table compactness
- limitation handling
- reviewer concern preemption
Do not copy phrasing from exemplar papers. Distill patterns.
Step 4 - Diagnose the Paper Archetype
Read references/paper-archetypes.md and classify the user's draft.
Use one primary archetype and optional secondary archetypes:
method: new algorithm, architecture, objective, training recipe, inference procedure, or theoretical methodempirical-study: systematic finding about models, data, scaling, evaluation, or failure modesbenchmark-dataset: new dataset, task, benchmark, protocol, or evaluation suitetheory: theorem-led paper with formal assumptions, guarantees, or impossibility resultssystems: infrastructure, serving, training, tool, compiler, data pipeline, or large-scale engineering contributionanalysis: interpretability, diagnostic, causal, or mechanistic analysisapplication: strong domain result where novelty comes from ML adaptation plus evidence in a demanding setting
Then decide whether the current venue favors this archetype and what style variant fits best.
Step 5 - Build the Reviewer-Facing Narrative
Write a narrative diagnosis before rewriting:
## Venue Fit Diagnosis
- Target venue:
- Paper archetype:
- Best-fit style:
- Reviewer promise:
- Main tension:
- What must be obvious by the end of page 1:
- What must be proven by experiments/theory:
- Main figure/table role and visual style:
- What should move to appendix:
- Writing risks:
The "reviewer promise" is the sentence a reviewer should be able to say after reading the introduction:
This paper matters because [problem], and it deserves acceptance because [specific contribution] is supported by [specific evidence].
Step 6 - Produce a Section-Level Rewrite Plan
For a standard ML conference paper, plan:
- Title
- Abstract
- Introduction
- Background or Problem Setup
- Method / Approach / Theory / Benchmark Design
- Experiments / Evaluation
- Analysis / Ablations / Discussion
- Related Work
- Limitations / Ethics / Broader Impact
- Appendix / Supplementary
For each section, specify:
- section job
- target length or page budget
- required claims
- required evidence
- paragraphs to include
- material to cut or move
- venue-specific cautions
- figure/table role and visual style constraints when the section depends on visual evidence
If official page limits are relevant, verify current rules and state the source.
Step 7 - Produce a Paragraph-Level Blueprint
Read references/paragraph-protocol.md.
For every important paragraph, output:
### [Section] P[N]
- Function:
- Reader question answered:
- Claim:
- Evidence or support:
- Opening move:
- Closing move:
- Keep:
- Cut or move:
- Risk if weak:
Use this level of detail especially for the abstract, introduction, method overview, main experiment setup, and result interpretation.
Step 8 - Rewrite Text
When rewriting, preserve traceability:
- Rewrite only sections that have enough evidence.
- Keep claims no stronger than the paper's evidence.
- Use explicit placeholders for missing facts, such as
[INSERT MAIN RESULT: metric, baseline, dataset]. - Prefer concrete nouns and verbs over hype.
- State contributions as claim plus evidence, not as vague novelty.
- Add reviewer-facing transitions that explain why the next section exists.
For LaTeX projects, edit the smallest relevant file. Do not reorganize the entire source tree unless the user asks.
Step 9 - Run Quality Gates
Read references/quality-gates.md before finalizing a plan or rewritten section.
At minimum, check:
- venue fit: the structure and tone match the target venue rather than generic ML writing
- archetype fit: the chosen paper shape matches the actual contribution
- claim-evidence alignment: every major claim has evidence or is marked as missing
- paragraph function: each important paragraph has one reviewer-facing job
- rebuttal readiness: obvious objections are preempted in the main text or flagged
- reproducibility and assumptions: rules, assumptions, and appendix promises are explicit
If a gate fails, revise once before returning the result. If it still fails because evidence is missing, report the blocker instead of smoothing it over.
Step 10 - Update Writing Memory
Read references/memory-model.md.
When the task involved studying target-venue exemplars or the user explicitly wants knowledge to persist:
- create or update project-local memory under
.agent/conference-writing/ - add venue observations to
.agent/conference-writing/venues/<venue>.md - add exemplar notes to
.agent/conference-writing/exemplars/<venue>-<year>.md - add reusable decisions to
.agent/conference-writing/project-style.md
Memory entries must separate:
- observed patterns from specific papers
- inferences about venue taste
- decisions for the current paper
- unresolved questions
Do not store copyrighted paper text beyond short titles, bibliographic metadata, and brief paraphrased notes.
If the project uses research-project-memory, also update:
memory/claim-board.md: revised claim wording, paper locations, and unsupported claims to cut or weakenmemory/evidence-board.md: figure/table roles and evidence items cited by rewritten sectionsmemory/risk-board.md: writing, positioning, venue-fit, and evidence-gap risksmemory/action-board.md: missing experiments, citation checks, section rewrites, or figure updates exposed by writingpaper/.agent/paper-status.md: section map, paragraph-level decisions, and stale figures/tablespaper/.agent/visual-style.mdor.agent/conference-writing/project-style.md: venue-facing figure style decisions, including palette, symbol, typography, and table conventions
Do not strengthen claims in memory beyond the evidence available in the paper.
Output Formats
Diagnosis Only
# Conference Writing Diagnosis
## Paper Snapshot
## Venue Fit Diagnosis
## Archetype Classification
## Main Reviewer Risks
## Recommended Rewrite Strategy
Rewrite Plan
# [Venue] Rewrite Plan
## Paper Snapshot
## Venue Pattern Summary
## Narrative Strategy
## Section-Level Plan
## Paragraph-Level Blueprint
## Evidence Gaps
## Appendix / Page-Budget Plan
## Memory Updates
Rewritten Section
# Rewritten [Section Name]
## Before/After Intent
## Draft Text
## Remaining Placeholders
## Why This Fits [Venue]
Final Sanity Check
Before finalizing:
- the target conference and year are explicit
- current venue rules were verified if page limits or mandatory sections matter
- exemplar-derived observations are paraphrased and attributed at a high level
- the user's paper archetype is stated
- every paragraph in the blueprint has a clear reviewer-facing function
- the quality gates have been run and any failing gate is reported
- unsupported claims are marked as gaps
- memory updates, if any, are written to project-local files