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aas-artifact-evaluation
GitHub指导《自动化学报》作者准备匿名可复现代码与数据，规范制品目录结构、控制类实验要点及可用性声明写法。强调双盲合规，提供数据受限时的替代方案，助力外审验证与提升录用说服力。
Trigger Scenarios
为《自动化学报》准备代码与数据可用性材料
判断本刊是否设有独立制品评审徽章制度
组织匿名可复现的代码或仿真/实物实验制品
撰写代码与数据可用性声明
Install
npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill aas-artifact-evaluation -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "aas-artifact-evaluation",
"description": "当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 稿件准备代码与数据可用性材料、判断本刊是否设有独立制品评审(artifact evaluation)徽章制度时调用。讲清本刊现状(以同行评议为主、无独立徽章制度的现况为待核实)、如何主动提供匿名可复现的代码\/数据以增强说服力、控制仿真与实物实验制品的组织，帮助控制\/自动化\/模式识别方向的中文稿在 Acta Automatica Sinica 外审中用可用制品提升可信度。"
}
《自动化学报》代码与数据可用性
本技能讲清投向《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 的稿件在代码与数据可用性上的现状与
做法。与部分国际会议不同，中文期刊多以同行评议为主，本刊是否设有独立的制品评审(artifact
evaluation)徽章制度尚未见公开说明（待核实）。以下于 2026-07-09 核验框架（见
resources/official-source-map.md）。
一、现状说明（不杜撰）
- AAS 实行双盲三审制，以稿件本身的理论与实验质量为主要评判依据。
- 是否强制或鼓励提交代码/数据、是否有独立徽章：官方未见明确公开细则，标 待核实；作者可 主动提供以增强说服力。
- 本刊明确不接收 AI 工具作为署名作者；若用生成式 AI 辅助，按当期政策据实披露（细则 待核实）。
二、为何主动提供制品
即使无徽章制度，主动提供匿名、可复现的代码与数据，能：
- 让外审直接核对稳定性/性能结论，降低对结果可靠性的疑虑。
- 体现研究严谨与透明，增强录用说服力。
- 便于见刊后同行复现，提升影响力。
三、制品组织（配合双盲）
artifact/
README.md # 环境、数据、一键运行、预期结果、硬件
env/ # requirements/environment/Dockerfile
data/ # 数据或获取脚本 + 校验和
src/ # 方法与基线
configs/ # 实验配置与随机种子
scripts/ # run_all.sh
results/ # 关键指标供校验
- 制品须匿名：README、仓库名、路径、账户不得泄露作者身份（双盲，见
aas-submission）。 - 用匿名 Git 快照或匿名分享链接；勿指向作者主页。
四、控制/自动化类制品要点
| 类型 | 要点 |
|---|---|
| 控制仿真 | 仿真器/版本、步长、求解器、系统参数、初始条件 |
| 强化学习/智能控制 | 随机种子、多次运行、超参与训练协议 |
| 模式识别 | 数据划分、防泄露、指标脚本 |
| 实物实验 | 硬件平台、采样周期、标定、可提供演示视频（匿名） |
五、可用性声明写法
在稿件适当位置（如结论后或按编辑部要求）说明代码/数据的获取方式与范围；若因数据敏感无法公开， 说明原因与替代验证方式（如提供合成数据或部分脚本）。
六、自检清单
[现状] 已确认本刊制品/徽章政策（或标 待核实）？
[主动提供] 是否附匿名可复现制品增强说服力？
[组织] README/env/data/src/scripts/results 齐全？
[匿名] 制品无身份泄露？匿名仓库链接？
[控制类] 仿真配置/种子/硬件记录齐全？
[声明] 可用性声明写清获取方式或不公开原因？
[AI] 未将 AI 列为署名作者、如实披露辅助？
[待核实] 本刊徽章制度/强制要求：待核实
七、常见问题
- 误以为本刊有正式徽章制度而套用会议流程——现状 待核实，勿臆断。
- 提供的制品暴露作者身份，违反双盲——匿名化后再放。
- 只给代码不给运行说明，外审跑不起来——补一键复现与环境。
- 控制仿真缺参数/种子，结论无法复核——补配置。
八、数据不能公开时的替代方案
控制/自动化研究常涉及工业数据、涉密平台或第三方数据，无法直接公开。此时：
| 情形 | 替代做法 |
|---|---|
| 工业/涉密数据 | 提供合成数据或脱敏子集 + 完整代码，说明不公开原因 |
| 第三方数据集 | 给出获取途径与版本，不二次分发 |
| 实物平台不可复现 | 提供仿真复现 + 实物演示视频（匿名） |
| 商业软件依赖 | 说明依赖与版本，尽量给开源替代路径 |
关键是透明说明：让外审知道哪些可复现、哪些受限及原因，而非沉默。
九、制品与稿件的呼应
- 稿件正文的每个关键结果，最好能在制品中找到对应的运行脚本与配置。
- 制品 README 用"论文图X/表Y ← 运行 scripts/xxx"的映射，方便外审按图索骥。
- 与
aas-reproducibility的复现包共用一套目录，避免两处维护不一致。
十、制品准备时间线
实验期 → 边做边固定种子/配置/环境，形成 configs 与 scripts
投稿前 → 整理匿名制品，本地干净环境跑通 run_all.sh
投稿时 → 附匿名仓库/分享链接，正文加可用性声明
退修时 → 补充审稿人要求的实验，同步更新制品
录用后 → 去匿名、正式公开，稿件标注最终获取地址
十一、制品自检补充
[映射] 论文图表 ↔ 制品脚本 是否一一对应？
[跑通] 干净环境 run_all.sh 无缺依赖、结果可复现？
[受限数据] 不公开部分是否给出原因与替代验证？
[版本] 依赖/数据/仿真器版本是否锁定？
[演化] 退修补的实验是否同步进制品？
十二、与本刊定位
《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 以理论与实验质量为核心，主动、匿名、可复现的代码与
数据是加分项而非硬门槛。把 aas-artifact-evaluation 与 aas-reproducibility、aas-experiments
联动，用可用制品坐实可信度。任何政策性结论（是否强制、是否有徽章）未双源确认前一律标 待核实，
并注意与英文《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》可能不同的政策分开对待。
Version History
- 9f86f09 Current 2026-07-19 14:24
