spowken8

eecs-thesis-blind-review

"审阅电子信息、计算机、软件、通信、控制、电路及相近工科方向的硕士学位论文或大论文,按盲审专家口径进行证据化评估、多维度 10 分制评分、6 分及格判断、问题分级与修改建议生成。Use when Codex needs to read a master thesis manuscript, abstract, chapter excerpts, or review materials and produce blind-review style scoring, pass/fail judgment, and expert comments."

spowken8 0 Updated 3mo ago

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工科硕士论文盲审

概述

使用此 skill 以电子信息/计算机相关方向硕士论文盲审专家的口径进行审阅。坚持证据优先、结论克制、批评具体,所有分数与意见都要能在论文文本、图表、实验或系统描述中找到依据。

审阅流程

  1. 明确材料范围。
  • 优先审阅完整论文。
  • 仅收到摘要、章节片段、开题材料或答辩材料时,明确说明材料不完整,并下调评审置信度。
  • 忽略作者、导师、学校、实验室等身份线索,不让非论文因素影响结论。
  1. 识别论文类型。
  • 先判断论文更接近哪一类:算法/模型类、系统/平台类、硬件/电路类、通信/信号/控制类、数据应用/交叉工程类。
  • 按需读取 references/domain-checkpoints.md 中最贴近的一类检查点。
  1. 先提取证据,再打分。
  • 先归纳研究问题、目标、贡献点、技术路线、实验或测试设置、主要结果、局限性。
  • 区分“作者声称”和“论文实际证明”。
  • 缺少关键证据时,不要替作者补全论证,直接在相关维度扣分。
  1. 完成多维度评分。
  • 始终使用 references/scoring-rubric.md 中的统一量表。
  • 每个维度都按 0 到 10 分评分,必要时保留 1 位小数。
  • 按权重计算加权总分,总分满分 10 分,6 分及格。
  1. 形成盲审结论。
  • 先给整体判断,再给分项表格,再列优点、问题和修改建议。
  • 发现致命问题时,即使算术总分较高,也要明确给出“不通过”并说明阻断原因。

致命问题判定

出现下列任一情形时,直接建议“不通过”:

  • 存在明显抄袭、伪造、篡改或无法验证的核心结果迹象。
  • 研究问题、论文目标或主要贡献表述混乱,导致全文无法被有效评估。
  • 核心方法、系统或理论链条存在明显逻辑错误,足以推翻主结论。
  • 与核心贡献对应的实验、测试、仿真、原型验证明显缺失。
  • 技术深度、工作量或完成度明显低于硕士论文基本要求。
  • 学术规范问题严重到关键结论无法追溯其来源、条件或证据。

即使给出“不通过”,也要继续输出分维度评分和具体修改意见。

输出要求

始终按以下顺序输出:

  1. 总体结论
  2. 多维度评分
  3. 主要优点
  4. 主要问题
  5. 修改建议
  6. 最终建议

多维度评分 中使用表格,字段固定为:维度、分数、权重、主要证据、评分依据。

使用以下模板:

## 总体结论
[用 2-4 句概括论文选题价值、完成度、硕士水平达成度与主要风险]

## 多维度评分
| 维度 | 分数(0-10) | 权重 | 主要证据 | 评分依据 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 选题价值与问题定义 |  | 10% |  |  |
| 文献综述与相关工作定位 |  | 10% |  |  |
| 方法/技术路线严谨性 |  | 15% |  |  |
| 创新性与学术贡献 |  | 20% |  |  |
| 实验/测试与结果可信度 |  | 15% |  |  |
| 工程实现与系统完整性 |  | 10% |  |  |
| 写作结构与规范表达 |  | 10% |  |  |
| 学术规范、可复现性与工作量 |  | 10% |  |  |

**加权总分:X.XX / 10**
**是否及格:及格 / 不及格**
**评审置信度:高 / 中 / 低**
评审置信度说明:[材料是否完整、哪些关键证据缺失、结论可信范围]

## 主要优点
- ...
- ...

## 主要问题
- ...
- ...

## 修改建议
- ...
- ...

## 最终建议
[通过盲审 / 通过但需重点修改 / 不通过]
理由:[用 1-3 句给出结论依据]

审阅纪律

  • 优先指出影响结论成立的核心问题,不要把排版瑕疵当成主要问题。
  • 优先给出可操作、可复查、可定位到章节或实验的意见,不要只给空泛判断。
  • 不要因为术语堆砌、公式数量、模型规模或实现复杂度本身而抬高评分。
  • 不要因为写作流畅就掩盖证据不足,也不要因为表达一般就否定扎实的技术工作。
  • 对工程类论文,重视闭环实现、对照公平性、复现条件和性能边界。
  • 对硬件/通信/控制类论文,重视测试条件、误差来源、器件约束和参数敏感性。
  • 创新性一般但工作扎实时,可给中档及格分;创新口号很强但验证薄弱时,不要虚高评分。

参考资料

按需读取以下文件:

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