Review Response

• 您收到了来自会议或期刊（例如 ICLR、NeurIPS、ACL）的审稿人意见，需要撰写正式的反驳回复。
• 您希望在决定如何回应每条意见之前，按类型（重大问题/次要问题/笔误/误解）对审稿人意见进行系统性分类。
• 您需要帮助制定回应策略——了解何时应接受批评、坚持自己的立场、澄清误解，或补充额外的实验。
• 您希望确保您的反驳回复内容完整、措辞专业，并逐一回应每位审稿人的每个意见，不遗漏任何内容。

• 您不是在回复正式的同行评审意见——此技能专为学术反驳工作流程而构建，并非通用写作或编辑工具。
• 您的审稿人已经接受了论文，您只需进行少量编辑修改，无需撰写反驳意见。

自动解析审稿人的意见，并将每条意见归类为重大问题、次要问题、笔误或误解等类别。在您撰写任何回复内容之前，这将为您提供一份清晰的重点关注路线图。

针对每条分类后的评论，该技能会推荐量身定制的回应策略——接受、辩护、澄清，或提出额外的实验建议。这些策略均基于从成功入选 ICLR Spotlight 论文的反驳中提炼出的经验教训。

生成一份完整、结构化的反驳文档，以统一的格式逐一回应每位审稿人的意见。输出结构参考 references/rebuttal-templates.md 中的模板和示例。

对每条回复的语气进行审查和优化，确保全程保持专业、尊重且以事实为依据——避免陷入防御性或轻视性表达等常见误区。

当与 ml-paper-writing 技能一同安装时，本技能会读取 paper-miner-writing-memory.md，将挖掘到的措辞模式、特定投稿场所的信号以及修辞结构改进应用到您的反驳文本中。

强制执行核心原则，确保每一条审稿人意见都获得有理有据的回应——在研究主题需要时，还会主动讨论伦理方面的考量。

一位研究人员收到了对所提交论文的褒贬不一的评审意见——部分评审人称赞其新颖性，而另一些人则对实验设置提出质疑。该技能对每条评论进行分类，针对实验方面的疑虑建议补充消融实验，并起草一份符合投稿venue风格的反驳意见，在回应批评之前先肯定论文的优势。

在期刊编辑提出重大修订要求后，研究人员需要撰写一封正式的回复信函，逐一回应每位审稿人提出的意见。Review Response 能够帮助构建文档结构，建议将技术细节移至附录，并确保全文语气始终保持专业水准。

一位或多位审稿人似乎误读了核心贡献。该技能会将这些内容标记为"误解"类评论，并生成清晰、礼貌的澄清回复，其中包含针对不同背景读者量身定制的逐步说明。

一篇关于隐私或安全的论文收到了审稿人对伦理影响的质疑。Review Response 会主动提示作者在反驳中回应伦理方面的考量，即便审稿人仅以隐晦方式提及相关问题。