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概要と使いどころ
当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 判断选题是否对口、定位到合适栏目/学科方向时使用。覆盖本刊电子科学与技术、信息与通信工程、信号与信息处理、电路与系统、电磁场与微波、集成电路等学科侧重，如何评估选题的创新性与本刊契合度、区别于计算机类与控制类兄弟刊、判断投中文《电子学报》还是英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics、以及原创论文与综述的定位差异。帮助作者在动笔前就把选题放进《电子学报》的正确坐标，避免因不对口在初审被退。
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在为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件撰写相关工作与文献综述时调用。覆盖如何界定领域范围、系统检索中外文献(CNKI/万方/IEEE/dblp)、按技术脉络而非流水账组织综述、突出与本文的区别与本文创新点、恰当引用本刊及英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics 的相关论文、GB/T 7714 引用规范、以及双盲阶段自引匿名化。帮助电子/信息/信号处理方向作者写出既显示学科视野、又清晰定位本文贡献的相关工作章节，避免因综述薄弱或漏引关键文献被外审质疑创新性。
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当稿件被《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 录用后进入定稿、校样与清样阶段时使用。覆盖录用通知后的版权协议签署、按最终排版规范核对中英文题名/摘要/关键词/中图分类号、补全双盲阶段隐去的作者信息与基金编号、GB/T 7714 参考文献终校、图表与公式的印刷级质量、校样(清样)一校二校流程、版面费缴纳、DOI 与出版时序确认。帮助电子/信息/通信方向作者把已录用稿件零差错地送到《电子学报》正式出版。
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当你需要理解《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 审稿流程、稿件状态与时限时使用。覆盖投稿受理→编辑初审→双盲外审(同行评议)→复审→主编/编委会终审→退修与再审轮次→录用的多级审理链路，各阶段可能的决定(录用/退修/退稿)、6 个月未答复红线、如何解读稿件状态、如何礼貌催稿、以及本刊与英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics 的分流关系。帮助电子/信息/通信方向作者对《电子学报》的审理节奏与决策点建立准确预期，合理规划投稿与修回。
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Use when packaging code, models, datasets, or media as ACM MM (ACM Multimedia) artifacts — building the anonymous review package versus the public release, and choosing between the Open Source Software Competition, the Dataset track, the Reproducibility track, and main-track supplementary evidence, each with its own blinding and expectations.
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当你需要《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 投稿全流程总览与阶段调度时使用。把选题、写作、投稿、双盲外审、多级审理、修回、录用、校样到出版串成一条端到端时间线，指明每个阶段该调用哪个 aes-* 技能、关键决策点、6 个月答复红线、与英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics 的分流时机、以及常见时间陷阱。适合电子/信息/通信方向作者在动笔前或投稿中做整体规划，避免顺序错乱、错过时限或在错误阶段做错误的事。
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 投稿准备代码、数据与硬件设计等研究制品(artifact)的可用性说明时使用。中文学报暂无独立的 artifact evaluation 徽章委员会，本技能说明本刊现状、如何自愿开放代码/数据以增强稿件可信度、如何在正文与附录中规范披露制品、如何在双盲阶段匿名托管仓库、以及电子/信号处理类工作(算法、电路、FPGA、数据集)的制品打包要点。帮助作者在没有强制徽章的前提下最大化《电子学报》稿件的可复现说服力。
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点，抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
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在向《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 正式提交稿件前做投稿就绪审计时调用。覆盖官网 ejournal.org.cn 在线投稿系统、注册与稿件同步、官方 Word/LaTeX 模板、中英文摘要与关键词、中图分类号(TN 为主)、GB/T 7714 参考文献、双盲评审的匿名化要求、稿件评审费(中文约 199 元/英文约 260 元 待核实以系统为准)、涉密脱敏、栏目归属与稿件类型选择，并在上传前做退稿风险分诊。适用于把一份电子/信息/通信/信号处理方向的中文原创论文打磨到符合本刊四级审理门槛的场景。
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件强化可复现性与实验可重复时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验环境记录、随机性控制、数据与预处理透明、算法伪代码与超参数完整披露、硬件与仿真工具链版本、统计显著性与多次运行、以及在中文学报正文与附录里如何组织可复现信息。帮助作者用可复现性作为通过《电子学报》外审、抵御"结果无法重复"质疑的核心竞争力，而非事后补救。
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件组织附录与补充材料时使用。覆盖哪些内容应放正文、哪些应下沉到附录/在线补充材料、多媒体附件(音视频/信号波形/大数据表)的提交方式、公式推导与完整证明的呈现、扩展实验与超参数表、双盲阶段补充材料的匿名化、以及与正文的引用对应关系。帮助电子/信息/信号处理方向作者在《电子学报》有限正文篇幅内保持主线清晰，同时用补充材料完整承载可复现细节与扩展证据。
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当你在向《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 正式提交稿件前做投稿就绪审计时调用。覆盖官网 aas.net.cn 的 ScholarOne 投审稿系统(aas-cn)、双盲匿名化(删除页眉页脚/标题下方/尾注/文件名中的作者单位基金号)、全部作者签名加盖第一作者单位公章的《作者承诺》前置提交、只收原创非翻译稿与不接收 AI 署名、学术不端查重、栏目(综述/论文/短文)归属与退稿风险分诊。适用于把一份控制/自动化/模式识别方向的中文稿打磨到符合本刊双盲三审制门槛的场景。
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Use when designing or auditing experiments for an ACL paper, covering tuned LLM baselines, multi-dataset and multilingual evaluation, statistical significance and variance, human evaluation with agreement reporting, contamination and prompt-sensitivity controls, ablations, and error-analysis expectations in NLP reviewing.
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Use when deciding whether a project fits ACL versus EMNLP, NAACL, EACL, TACL, Computational Linguistics, COLM, or an ML venue, covering contribution typing for NLP work, long-versus-short paper choice, the annual theme track, Findings-tier expectations, and sharpening the computational-linguistics framing before writing starts.
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Use when you need to understand or set expectations for the Academy of Management Journal (AMJ) editorial and peer-review process — desk review, the developmental multi-round R&R culture, and reading a decision letter. Explains the process and how to read decisions; it does not draft the response letter (amj-rebuttal).
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Use when working with the Associate Editor and Editor of an Academy of Management Annals (Annals) review — scope alignment after a proposal is invited, what review-article referees evaluate, and revision expectations. Plans the interaction; it does not run the portal preflight (amann-submission) or draft the response letter (amann-revision).
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Find and evaluate creators, influencers, affiliates, and UGC partners using audience fit, content fit, authentic product adjacency, engagement quality, public contactability, commerce signals, and brand-safety evidence—not follower count alone.
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Analyze a company's published content to extract their brand voice, writing style, and tone guidelines. Reads 10-20 of their best content pieces and produces a brand voice profile covering tone, vocabulary level, sentence structure, formatting patterns, CTAs, and target persona. Useful before writing outreach, content, or campaigns that should match a client's existing voice.
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Scrape competitor ads from Meta, TikTok, Google, and LinkedIn ad libraries, analyze creative patterns (hooks, formats, CTAs), reverse-engineer landing page funnels, and produce a strategic teardown with vulnerability analysis and counter-play recommendations. Use when you need to understand the competitive ad landscape, find new creative directions, or identify weaknesses in a competitor's paid strategy.
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Extract competitor and customer intelligence from any company's landing page HTML. Discovers tech stack, analytics tools, ad pixels, customer logos, SEO metadata, CTAs, hidden elements, and more. No API keys required.
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Analyze the message match between your ads and landing pages. Checks if the promise in the ad copy carries through to the landing page headline, body, and CTA. Flags disconnects that kill conversion rates. Works with Google, Meta, and LinkedIn ads.
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Assemble a creator picture-in-picture product-listicle ad from a config — the creator stays FULL-FRAME the whole beat (voice plus lips generated together per beat, no separate VO, no cut to a full-frame product shot), and on each product beat three persistent overlays ride on top for the WHOLE beat — a title pill top-center, the DEMO in a rounded PiP window top-right (the brand's real UGC clip MUTED, or for a no-UGC brand the product's own autocropped UI still / screen-recording sized to fill the window), and a bottom product card (rounded thumbnail plus 'N · CATEGORY' small-caps plus product NAME in a serif face). Hook plus CTA beats are the creator full-frame with the title pill only. Assembly builds ONE full-1080x1920 transparent overlay PNG per beat, overlays it on the creator clip (cover-scaled to 1080x1920) for the whole beat keeping the native audio, concats all beats, then burns captions LAST as timed PIL PNG overlays (this ffmpeg has no libass) timed deterministically from the known per-beat script. This is the FREE deterministic assembly stage (overlay-PNG build plus cover-scale composite plus concat plus PIL-PNG caption burn); the creator anchor and the N native talking clips come from create-image-fal (Seedream v5 Pro) and create-video-fal (Seedance 2.0). Use for the creator-pip-listicle format.
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Burned-in captions for a finished vertical video, three kinds. transcribe.py gets word timings from the video's own audio through the GooseWorks proxy (fal Whisper, bills the Ads agent, cents); captions.py burns one to three words at a time with Pillow + ffmpeg (no libass needed), either pinned to a split-screen seam (plate 25% above / 75% below) or at a fixed height, in a plate, outline or one-word serif style, with an optional red hook card; plates.py burns per-beat caption blocks (black, one union silhouette, placed in the emptiest band) for formats with no voice. The last caption (the CTA) holds to the final frame. Use as the last step of any video ad.
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Assemble a wordless macro-tabletop food-product sizzle ad from a config — normalize fps and SAR across ~4 photorealistic macro clips (hands tearing, flat lay, bite, box hero), concat them, apply a global anti-AI grain pass (eq plus hqdn3d plus noise), composite the audio (a non-diegetic instrumental music bed plus a couple of short diegetic SFX like a snap and a tear placed at measured cue points, loudnorm), composite a STATIC end card entirely in PIL (real logo PNG plus real product PNG plus a serif heritage headline plus a CTA — never AI-rendered text), and burn optional serif stat-callout pills at beats. This is the FREE deterministic assembly stage (normalized concat plus grain plus music and SFX mix plus PIL end card plus callouts); the macro keyframes, i2v clips, and music bed come from create-image-fal, create-video-fal, and create-music-elevenlabs. Use for the food-product-sizzle format.
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