图片为研知有术平台的宣传图，背景为蓝色渐变，上方有“研知有术”标志及“专业的科研推进与成果支持平台”字样，中间是“让研究成为你的能力”标语。下方有四个图标，分别是微信公众号、视频号、抖音和小红书，分别对应其在这些平台的标识。该图片与文档中介绍研知有术平台的内容相关，展示了平台的宣传信息及在社交媒体上的存在形式。
图片展示了Supervisor-Skills的标志，是一只戴着学士帽、坐在书堆上的鹅。下方文字为“Supervisor-Skills”。下方文字“Supervisor-Skills: 将博导十年科研经验，炼化为你的AI副导师”是对该项目的简要介绍，表明其将十年顶会科研与审稿经验转化为AI技能，定位为科研人的AI副导师。该图片位于介绍Supervisor-Skills的文档开头，起到标识项目名称和核心理念的作用。

项目地址：https://github.com/HKUSTDial/Supervisor-Skills

Supervisor-Skills 是由香港科技大学（广州）助理教授骆昱宇发起的开源科研辅助项目，核心是将十年顶会科研与审稿经验蒸馏为标准化 AI 技能，定位为科研人全天候的 AI 副导师，采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议开源。

项目采用「理论指南 + 可执行技能」双轨架构。理论手册构建了完整的科研认知体系，覆盖六大模块：从审稿人视角的论文质量评价标准、研究选题与颠覆式创新方法、顶会论文写作方法论、专业科研作图范式、前沿研究实战路径，以及 ICML、VLDB 等顶会论文的写作案例拆解，配套完整的博士生科研入门讲义。

核心技能库包含 7 项可直接导入大模型使用的技能，覆盖科研全流程：选题评估工具基于五维框架评判研究 idea 的可行性；写作模板适配技术类、评测类两类主流顶会论文；投稿自查功能以审稿人视角排查稿件逻辑与表达漏洞；作图顾问给出符合顶会审美的设计方案。

区别于通用写作工具，它根植于 SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS 等顶会的真实审稿标准，重在传递科研判断力与学术品味，尤其适合人工智能、数据科学方向的硕博生与青年研究者。

项目部分内容截图：

图片为Supervisor-Skills项目发起人骆昱星的介绍，阐述为何发起此项目。他从自身经历出发，指出许多才华横溢的研究生在踏入科研大门时面临困惑，如理论与实践脱节、指导资源稀缺、投稿前迷茫、AI时代能力鸿沟等。这些挑战共同构成科研的“最后一公里问题”。为解决这些问题，他将过去十年在数据科学与人工智能顶级会议积累的发表、审稿经验与学术直觉进行“蒸馏”与“锻造”，最终封装成可被大语言模型执行的AI技能，希望将资深科研者的隐性知识转化为人人可用的AI工具，让AI成为真正的、全天候的科研副导师。
图片展示了《Handbook：科研与写作系统指南》的内容结构。分为六个章节，包括从审稿人视角看论文质量、Idea生命周期与构思、论文写作全流程、科研作图、前沿实战、顶会案例等。每个章节对应有链接，如1.1如何评价一篇论文的质量、2.1Idea生命周期等，还配有配套讲义《博士生科研入门辅导.pdf》。该图片与文档中介绍的科研与写作系统指南内容相关，直观呈现了指南的章节及对应内容。
图片展示了Skills提炼出的可执行AI Skills相关内容。表格中列出了12项技能名称及功能描述，如Idea Evaluator用于评估研究idea可行性，Vibe Research Guide辅助科研全流程等。每项技能后有“使用技能”按钮。该图片与文档中介绍的Supervisor-Skills项目内容相关，展示了项目中提炼出的可直接导入大模型使用的技能，覆盖科研全流程，如选题评估、写作、投稿自查等。