当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 规划一次完整投稿的时间线、把 12 个技能编排成从选题到见刊的流水线时调用。
给出选题定位→写作→实验→匿名投稿→双盲三审→多轮退修→录用定稿的阶段划分、每阶段的准入准出、里程碑与常见延误点，帮助作者在 Acta Automatica Sinica 的双盲三审制与中英文双语综述长文传统下合理排期，避免作者承诺漏交、双盲泄露、退修超期等踩坑，并在每个节点指明应调用哪个 aas- 技能。
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本技能把一次《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 投稿拆成可执行阶段，并在每个节点指明调用 哪个 aas- 技能。AAS 是中国自动化学会与中国科学院自动化研究所共同主办、创刊于 1963 年的控制与 自动化学科中文旗舰月刊，实行双盲三审制。以下时间为经验值，官方权威周期以官网《稿件处理流程》 为准（待核实）。核验日期 2026-07-09。
选题定位 → 写作与证据 → 匿名化+作者承诺 → 在线投稿 → 编辑初审
→ 双盲外审 → 退修/复审(多轮) → 主编终审 → 录用 → 定稿校样 → 见刊+稿酬
| 阶段 | 主用技能 | 准出标准 |
|---|---|---|
| 选题定位 | aas-topic-selection | 贡献可数、对口本刊、栏目确定 |
| 全流程规划 | aas-workflow（本技能） | 里程碑与责任人排期完成 |
| 写作体例 | aas-writing-style | 中英文摘要/关键词/中图分类号/GB/T 7714 就位 |
| 相关工作 | aas-related-work | delta 明确、代表作覆盖 |
| 实验/仿真 | aas-experiments | RQ、公平基线、稳定性分析、消融 |
| 可复现性 | aas-reproducibility | 环境/种子/数据固定，复现包 |
| 补充材料 | aas-supplementary | 正文/附录按决定性划分 |
| 投稿审计 | aas-submission | 双盲、承诺、查重、字段核对 |
| 审稿建模 | aas-review-process | 各环节作者杠杆清晰 |
| 退修答复 | aas-author-response | 逐条答复 + 修改对照 |
| 录用定稿 | aas-camera-ready | 校样、稿酬、排期 |
| 代码数据 | aas-artifact-evaluation | 可用性声明现状讲清 |
| 里程碑 | 相对时间 | 关键动作 |
|---|---|---|
| T0 投稿 | 第 0 天 | 匿名稿 + 作者承诺（签名+公章）同时上传 aas-cn 系统 |
| 初审反馈 | T0 后数日~数周 | 编辑判断是否送外审 |
| 外审 | 约 1~3 个月/轮 | 双盲专家评审（待核实精确周期） |
| 退修 | 收到意见后 | 按编辑部给定期限完成大/小修 |
| 复审 | 大修常重新送审 | 外审复核修改 |
| 主编终审 | 复审通过后 | 录用与否终裁 |
| 录用→见刊 | 数月 | 定稿校样、排版、见刊 |
| 稿酬 | 见刊后 3 个月内 | 一次性支付，赠样刊 2 本 |
aas-submission 审计；双盲无泄露、作者承诺齐、查重达标，方可上传。aas-author-response），超期可能作退稿或
按新稿处理。aas-camera-ready）。| 延误点 | 后果 | 规避 |
|---|---|---|
| 漏交/未盖章的作者承诺 | 卡在初审前，白等 | 投稿即备好签名+公章扫描件 |
| 双盲泄露被退回补正 | 多一轮往返 | 投稿前逐位置匿名化 |
| 退修拖到超期 | 可能退稿/改按新稿 | 收到意见即排期，预留缓冲 |
| 大修改动过大重新送审 | 周期拉长 | 修改聚焦审稿人核心关切 |
| 投错到 ieee-jas 英文系统 | 不受理/延误 | 确认投中文 aas-cn 系统 |
[目标刊] 《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS)
[栏目] 综述 / 论文 / 短文
[里程碑] T0 投稿：__；预计初审反馈：__；退修缓冲：__ 天
[责任人] 写作：__ 实验：__ 通信作者：__ 承诺盖章经办：__
[闸门检查] 双盲? 承诺(签名+公章)? 查重? 字段匹配?
[风险] 退修超期风险：__；重新送审风险：__
[待核实] 官方精确审稿周期 / 版面费 / 篇幅上限：待核实
不同栏目在流程上的时间分配不同：
| 栏目 | 前期重点 | 审稿预期 |
|---|---|---|
| 综述 | 分类框架、检索策略、对比表 | 强调全面性与批判性，外审看视野 |
| 论文 | 理论证明 + 实验闭环 | 强调正确性与充分性，可能多轮大修 |
| 短文 | 单点创新讲透 | 篇幅小但要求贡献清晰 |
把选题阶段确定的栏目（见 aas-topic-selection）传导到整个排期，避免用论文体例硬写综述或反之。
一次投稿会产出多份材料，需保持一致：
[术语] 正文/摘要/图表/答复信术语统一
[数据] 正文数字 = 实验记录 = 复现包结果
[贡献] 摘要/引言/相关工作的 delta 口径一致
[匿名] 投稿稿/复现材料/附件均无身份泄露
[版本] 每轮退修后同步更新正文、复现包与补充材料
用一个简单看板跟踪状态，避免遗漏闸门：
状态：选题☐ 写作☐ 实验☐ 复现包☐ 匿名化☐ 作者承诺☐ 投稿☐
初审☐ 外审中☐ 退修☐ 复审☐ 终审☐ 录用☐ 定稿☐ 见刊☐
当前阻塞项：___
下一动作与责任人：___
每次进入新阶段前，回到官网当期《投稿须知》《稿件处理流程》核对易变项（周期、费用、模板、AI 披露 政策），凡未双源确认的一律标 待核实，不写入面向作者的确定结论。始终确认目标是中文《自动化 学报》(Acta Automatica Sinica) 而非英文 JAS，投稿走 aas-cn 系统。
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概要と使いどころ
Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
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Use when drafting an AAAI author response (rebuttal) under the single short character-limited author-feedback window, the no-URL rule, no-new-results guidance, AI-generated-review handling, and the AAAI two-phase review process where Phase-2 papers receive one feedback round before SPC/AC discussion.
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Use when preparing an accepted AAAI paper for camera-ready source submission to AAAI Press, including proceedings page limits, two-column template compliance, copyright transfer, purchased extra technical pages, deanonymization, registration, oral or poster presentation, and final public artifact release.
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Use when designing or auditing AAAI experiments for the broad-AI program committee, including baselines, ablations, statistical significance, robustness, human evaluation, AI-for-Social-Impact and alignment/safety evidence, compute and cost reporting, and reproducibility-checklist alignment for Phase-1 survival.
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Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
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Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
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