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重生之我在ICLR连中八篇:专防AI审稿「错杀」的Skill来了
论文已经写完了，实验补齐了，摘要改了十几遍，最后一轮语言润色也做完了。
按过去的习惯，到这里基本可以提交。
但现在还多了一个很难判断的变量：审你论文的人，会不会把它再丢给一个大模型。
已有研究发现，科学内容保持不变，仅仅调整贡献的表达方式、结果的呈现重点，AI 审稿人给出的评价就可能发生变化。
最近，有研究者把这几项工作仔细梳理了一遍，从中提炼出一套针对 LLM 审稿偏好的改写策略，做成了开源 Skill——Game-the-LLM-Reviewer。
Claude Code、Codex 等 Agent 都能直接使用。论文完成常规润色后，再跑一遍这个 Skill，尽量别让已经做出来的工作，因为没写成 LLM 更偏好的样子，被 AI 审稿人“错杀”。
项目地址：
https://github.com/Michael-Jiahao-Zhang/game-the-llm-reviewer
AI审稿也挑写法
项目一共梳理了5 项相关研究，再把这些发现提炼成 Agent 可以直接执行的改写策略。
其中一项研究以 120 篇匿名 ICLR 2026 投稿为基础，构建了包含原稿在内的 4200 个论文版本，交给 5 个大模型评审。
在研究测试的几类表达方式中，实验结果和创新性的写法对评分影响最明显。
但同一种改写对不同审稿模型的效果并不一致，有时甚至还会降分。所以这套 Skill 做的是把已有研究中相对稳定的规律用起来，并不是一台稳定加分机器。
项目优先处理贡献与结果的表达，其他策略按需使用。找不到能保持原意的改法，就保留原文。
四个数字一个没改
项目作者用一段编程 Agent 论文的引言，演示了这套 Skill 具体会怎么改。
示例里，两个采用不同基座模型的 Agent 加入执行记忆后，问题解决率分别从 30% 提升到 34%、从 35% 提升到 39%。
改写后，四个数字一个没动，只是把原有差距直接写了出来：两个模型均提升 4 个百分点。
原稿先解释 Agent 容易忘记失败的修复尝试，改写后直接介绍执行记忆，把已有的“无需更新模型权重”放进开头。原先的背景说明仍然保留。
摘要同样不用大改，只要小幅调整叙述顺序，让已有贡献更早出现。
摘要也可以作类似的顺序调整，不必整段重写。没有必要的自谦措辞可以改得更直接。真正涉及不确定性、研究成熟度和结论强度的表达，则原样保留。
例如，“我们只测试了英语查询”可以改为“我们用英语查询进行了测试。其他语言尚未测试。”
正式修改之前，Agent 会先核对论文里的证据。
处理 LaTeX 项目时，它会读取主文件引用的章节源文件，核对相关表格和假设，确认要改的表述有哪些证据支持。
改完之后，还要再过一遍 S6 等价检查，确认改写没有改变原来的科学判断。
即使数字完全没动，如果措辞让结论变得更强，这处修改也会被撤回。摘要和正文中的相关说法也会一并检查，避免前后不一致。
不用猜审稿模型
这套 Skill 不调用目标审稿模型，也不会根据评分反复改稿。无须提前知道审稿人用的是哪个 LLM，也不需要额外接入审稿 API。
它可以直接接入现有的论文写作工作流。只想处理摘要或某一节，也可以单独指定范围。
处理完整论文后，Agent 会另存修改稿，并生成 changes.md。
每处主要改动都要注明所用策略和修改理由。记录中还会列出相关证据，说明哪些科学含义保持不变，供作者逐处核对。
具备 LaTeX 工具链时，还会检查修改稿能否正常编译。
快速开始
最省事的方式，是把下面这段话发给常用 Coding Agent：
Clone this repository and install its game-the-llm-reviewer skill:https://github.com/Michael-Jiahao-Zhang/game-the-llm-reviewer也可以在已安装 Node.js 的环境里运行：
npx skills add Michael-Jiahao-Zhang/game-the-llm-reviewer --skill game-the-llm-reviewer安装后，指定论文入口文件，让 Agent 使用这个 Skill 处理即可。仓库附带了编程 Agent 引言示例，可以先拿它试一遍。
Use game-the-llm-reviewer on paper/main.tex. Read the included sections first.Apply small, meaning-preserving edits targeting LLM reviewer preferences.Keep the scientific assessment a human could make unchanged.Save a revised copy and changes.md explaining each rhetorical change.项目作者明确反对把同行评审的决定交给 LLM。但论文投出去之后，审稿人会不会借助 AI，研究者自己决定不了。
完整 Skill 和配套研究笔记均已开源。
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