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Category: AI Agent CapabilitiesNo API key required

academic-writing

面向科研成果的 "写 — 审 — 改 — 投" 学术写作全流程,为本模块与集思普共同协作落地。当用户要撰写 / 改写论文或某个章节、做同行评审或生成审稿意见、回复审稿人 (rebuttal) 与规划修订、撰写基金 / 项目申请书、或准备投稿材料 (摘要 / 标题 /cover letter / 期刊适配) 时使用。聚焦学术文本的产出与打磨;不负责文献检索与综述综合 (文献模块),也不负责引用真实性与格式合规 (引用合规技能)。

personAuthor: yxxxxxy5hubgithub

学术写作 Academic Writing

把一份研究成果从草稿推进到"可投、可评、可辩、可资助"。覆盖论文写作、同行评审、回稿修订、 基金申请、投稿材料五条主线。它管表达与协作,不管发现(文献检索/综述综合走文献技能), 也不管引用真实性与格式合规(走引用合规技能)。

本技能整合了学术出版通行的写作、评审、修订、基金与投稿最佳实践,遵循 IMRaD、 CONSORT/STROBE/PRISMA/ARRIVE 报告规范与主要资助机构(NSF/NIH/DOE/DARPA)的申报要求。

资源(按需加载)

  • templates/peer_review_report.md — 审稿报告模板(模式 2)
  • templates/editorial_decision.md — 编辑决定信 + 修订路线图(模式 2)
  • templates/response_to_reviewers.md — R→A→C 审稿回复模板(模式 3)
  • templates/nih_specific_aims.md — NIH Specific Aims 模板(模式 4)
  • templates/cover_letter.md — 投稿 cover letter 模板(模式 5)
  • references/peer_review_checklist.md — 同行评审 7 阶段系统清单细则
  • references/grant_agencies.md — NSF/NIH/DOE/DARPA 要点细则

何时使用

  • "帮我写/改这篇论文(或引言/方法/讨论)""按 Nature/NeurIPS 风格重构这一节"
  • "审一下这篇论文 / 生成审稿意见""从方法、统计、设计角度挑问题"
  • "帮我回复审稿人 / 排修订优先级 / 写 rebuttal"
  • "写一份 NSF / NIH / 面上项目 申请书""把想法拆成 aims / significance / 可行性 / 预算"
  • "生成摘要 / 标题 / cover letter / 会议摘要""按目标期刊格式适配""帮我选目标期刊"
  • "核对标题/摘要/方法/结果之间数字、术语、结论是否前后一致"

模式 1 · 论文写作(manuscript drafting)

按 IMRaD 组织,先定"论文故事"再改句子。核心纪律:

  • 一段一义:段落第一句就说明本段要做什么;名词自足,术语先定义再复用。
  • 句间有关系:因果 / 对比 / 递进 / 细化,任意两句要连得上。
  • 逆向大纲自检:写完一节,倒推出论点→各段主题句→证据点,映射不上的段落删改。
  • 视觉即内容:teaser/pipeline 图、少墨表格、统一排版当正文对待。
  • claim–evidence 硬约束:Abstract/Introduction 每个主张都要能对到实验证据。

分节撰写:各节按需加载章节指南(引言/摘要/相关工作/方法/实验/结论);方法节要能被独立复现 (材料、参数、软件版本、统计计划齐全)。

输出契约(改写/起草章节时返回):

  1. 紧凑小标题大纲(3–7 点);2. 标注段落角色的改写段落(opening/challenge/method/advantage/evidence/limitation);
  2. 五维自审清单(贡献/清晰/实验强度/评估完整/方法合理);4. Claim: … | Evidence: … | Status: supported/needs evidence 映射表。

模式 2 · 同行评审(peer review)

一条评审流水线,把"多视角审稿人"与"系统化评审清单"合成三个阶段——清单是每位审稿人评审时的 检查维度,面板是让不同审稿人从不同角度用这份清单,二者不是二选一。

阶段 0 · 配置审稿视角 先识别论文领域与方法类型,据此配置 5 个互不重叠的审稿视角:主编(期刊契合/原创性/整体质量)、 方法学审稿人(研究设计/统计效力/可复现)、领域审稿人(文献覆盖/理论框架/领域贡献)、 视角审稿人(跨学科关联/实际影响)、Devil's Advocate(核心论点挑战/逻辑漏洞/最强反驳)。

阶段 1 · 各视角独立评审(共用 7 维检查清单) 每位审稿人对论文走一遍系统清单,只在自己的视角上给出深度意见: 初评(中心问题/主要发现/是否契合期刊/有无致命缺陷)→ 逐节评审(摘要/引言/方法/结果/讨论)→ 方法与统计严谨性 → 可复现与透明 → 图表质量与完整性 → 伦理 → 写作质量。 方法阶段必查:样本量与功效、随机化与盲法、纳排标准、软件/版本、多重比较校正; 按学科核对报告规范 CONSORT / STROBE / PRISMA / ARRIVE。完整清单细则见 references/peer_review_checklist.md(按需加载);每位审稿人用 templates/peer_review_report.md

阶段 2 · 编辑综合与决定 综合 5 份报告,标出共识(多数认可/多数提出)与分歧(编辑仲裁并给理由),产出结构化决定信 + 分优先级的修订路线图。用 templates/editorial_decision.md

铁律(防常见失败): ① 5 个视角独立评审,不互相参照,避免"假多样性"; ② 综合者不得编造意见,每条须溯源到具体审稿报告; ③ Devil's Advocate 判定 CRITICAL 时,决定不能是 Accept; ④ 只读约束:评审只产报告,绝不直接改稿; ⑤ 每条批评须含"错在哪、在何处、怎么改",禁泛泛套话与谄媚打分。

输出:总评(推荐 accept/minor/major/reject + 各 2–3 条优缺点)→ Major comments(编号:问题+为何+解法+是否必须)→ Minor comments(定位到节/段/图)。

模式 3 · 回稿与修订(response & revision)

  • 把审稿意见拆成可执行修订清单并分级(major/minor)、排优先级;
  • 逐条起草 point-by-point 回复,标注每处改动落在正文哪一节;
  • 用 R&R 可追溯矩阵(Reviewer 意见 | 作者回应 | 已核验?)防"敷衍式全部已改"。
  • 模板:templates/response_to_reviewers.md(R→A→C 格式 + 自查矩阵)。

模式 4 · 基金 / 项目申请(proposal writing)

按资助机构套路组织(覆盖 NSF/NIH/DOE/DARPA):

  • NIH Specific Aims(1 页):知识缺口与意义→长期目标与当前目标→中心假设→2–4 个 aims(动词开头、独立又互补)→预期产出与影响→payoff 段。用 templates/nih_specific_aims.md
  • 通用要素:意义/创新、研究设计与方法、初步数据/可行性、时间线与里程碑(Gantt)、团队与分工、预算与逐项论证。
  • 常见失败:意义不清、创新增量当变革、方法细节不足判不了可行性、预算与活动/时间线不匹配、超页数。
  • 各机构差异(NSF 双权重 Broader Impacts / DOE cost sharing / DARPA 阶段里程碑)见 references/grant_agencies.md

模式 5 · 投稿材料与全文一致性

  • 生成投稿件:cover letter(用 templates/cover_letter.md)、结构化摘要、会议摘要(压缩全文)、标题/摘要优化;按目标期刊格式适配、期刊匹配。
  • 全文一致性核验:标题/摘要/方法/结果/图表间的数字、术语、结论是否自洽。

引用相关一律委托「引用合规」技能:正文—参考文献 parity、DOI 有效性、引用风格、GB/T 7714 / 期刊格式、 claim 是否有引用支撑等,都由专门的引用合规 skill 负责,本技能不重复实现。写作/投稿时如需引用核验,转交该技能。


质量红线(去糟粕)

  • 不编造数据/审稿意见:审稿点必须可核验、可溯源;核验类只报事实差异。引用真实性/合规交「引用合规」技能。
  • 只做协作产出,不做文献发现:literature-review / systematic-review / 综述综合转文献模块。
  • 保事实、保术语、保数字:写作/改写不得改动事实结论、专业术语与数值。
  • 审稿只读、要具体:不改稿;每条批评须含"错在哪、在何处、怎么改",禁泛泛套话与谄媚打分。

与其它技能的边界

  • 找文献 / 读文献 / 综述综合 → 文献检索 / 深度研究技能。
  • 严格参考文献格式合规(GB/T 7714 等) → 「引用合规」技能。
  • 研究该怎么设计(对照/样本量/统计计划) → 「实验设计」技能。
  • 图像化机制配图 / PPT / 讲解视频 → 成果表达模块对应技能。