MARL Paper Writing

面向 Codex 的多智能体强化学习（MARL）科研论文写作 Skill。它把论文全文、代码、实验日志和 CSV 结果组织成可核查的 claim–evidence 链，支持论文规划、写作、结果解释、相关工作定位、审稿回复和证据审计。

核心能力

• 区分 cooperative / competitive MARL、CTDE / DTDE、SMAC / SMACv2 等实验设定；
• 在写作前构建 claim ledger，避免“先润色、后找证据”；
• 审计 smoothed CSV、缺失 seed、错误显著性检验和不公平 baseline；
• 处理 value decomposition、credit assignment、communication、robustness、offline MARL、heterogeneous agents 等方向；
• 内置 2024–2025 TPAMI、TNNLS、TCYB、TAC 代表性论文的机制与写作路由，但不分发受版权保护的论文 PDF；
• 强制区分事实、实验观察、解释、假设和未验证的新颖性主张。

安装

使用 Codex 自带的 Skill 安装脚本：

python "$env:USERPROFILE\.codex\skills\.system\skill-installer\scripts\install-skill-from-github.py" `
  --repo fxl112233/marl-paper-writing `
  --path skills/marl-paper-writing

安装后，在新的 Codex 对话中可以直接说：

Use $marl-paper-writing to audit this MARL Results section against my raw CSV files.

或者：

使用 marl-paper-writing 检查这篇 cooperative MARL 论文的贡献、实验口径和过度声称。

典型工作流

Plan → Position → Results → Draft → Audit → Revise

Skill 默认要求先确定目标期刊、MARL 设定、证据来源、seed、指标和实验预算，再生成正式论文内容。

仓库结构

skills/marl-paper-writing/
  SKILL.md
  agents/openai.yaml
  assets/
  references/
  scripts/
tests/

实用脚本

# 审计实验 CSV
python skills/marl-paper-writing/scripts/audit_marl_csv.py results.csv --json

# 校验 claim ledger
python skills/marl-paper-writing/scripts/validate_claim_ledger.py claim_ledger.csv

# 从 PDF 或抽取文本中定位证据
python skills/marl-paper-writing/scripts/extract_pdf_evidence.py paper.pdf "limitation|future work" --ignore-case

# 校验本地论文语料的 PDF、文本和哈希
python skills/marl-paper-writing/scripts/verify_corpus.py path/to/corpus

验证

python -m unittest discover -s tests -v
python "$env:USERPROFILE\.codex\skills\.system\skill-creator\scripts\quick_validate.py" `
  skills/marl-paper-writing

数据与版权边界

• 仓库不包含论文 PDF、实验数据或用户手稿。
• references/recent-top-journal-index.md 只保存公开书目信息、DOI 和方法路由。
• 使用者应自行通过出版社、作者主页、arXiv 或所在机构获取合法全文。
• 期刊分区会随年份和数据库变化，本 Skill 不把分区当作论文质量或新颖性的证明。

License

MIT License. See LICENSE.