jiqizhixin-skill

What problem does it solve?

解决用户在AI科技内容创作与解读中缺乏“论文级先读再写、数据量化驱动、学术与产业并跑”的结构化方法，导致观点缺少证据、结论不够严谨、缺少可复用的写作框架。

Core Features & Use Cases

• 论文级深度拆解：将顶会论文（ICLR/NeurIPS/CVPR等）的技术方法、实验设置与SOTA对比拆成可直接写作的要点。
• 量化驱动的评测写法：用基准数据、指标与对照模型组织内容，先给数据再给判断。
• 产业趋势三层推演：围绕“技术信号→商业/产品落地→生态影响”进行分层分析，形成更完整的产业研判叙事。
• 表达风格与信源纪律：以机器之心编辑部“我们/机器之心编辑部”口吻输出，强调不确定性披露与可验证溯源。

使用场景示例：为新模型发布撰写“论文解读+评测结论+产业影响”的结构化长文；为某一AI基准或评测平台生成“数据表述→结论边界→后续观察”的报道稿；将复杂技术事件改写成可传播的信息密度更高的媒体体文章。

Quick Start

Use the jiqizhixin-skill to write an AI paper-level review for a user-provided model topic, using the triggers “机器之心视角/像机器之心那样写/AI论文解读”，并确保先给出关键数据与SOTA对照、再分层给出原因与产业含义。