scipilot-writing-skill

name scipilot-writing-skill description SciPilot Skills 家族的学术论文写作与润色技能，定位是把"顶刊编辑 + 严苛审稿人" 装进你的写作流程。覆盖全链路写作任务：中英互译润色、缩写/扩写、英文/中文表达润色、 逻辑检查、去 AI 味（humanize）、逐章节起草（Title/Abstract/Introduction-CARS/ Methods/Results/Discussion/Conclusion/Limitations）、图/表标题生成、实验结果分析、 审稿人视角自检、cover letter（投稿信）、response-to-reviewers（rebuttal 审稿回复）。 与同类"prompt 清单"不同，本技能带【写作质量证据链】：每次交付前强制运行 scripts/writing_lint.py 做机器自检（AI 指纹词、机械连接词、悬垂 -ing、破折号滥用、 否定式平行、空泛归因、模型名所有格、LaTeX 特殊字符转义、Word 端 Markdown 残留、 中文全角标点、被动比例、句长节奏），再叠加 AI 读稿审稿人视角自审闭环（逻辑/夸大/ AI 味/一致性 → 回改，最多 3 轮）。学术诚信红线：润色只动表达不动数值/方向/结论， 绝不编造数据或引用，断言强度必须匹配证据强度。Stage 0 必须主动逐项询问：任务类型、 文本载体（.tex/.docx/.md/纯文本）、目标期刊或会议、语言方向、学科领域、修改保守度， 禁止默默假设。当用户提到以下任一情况时触发此技能：润色、polish、proofread、改写、 润色论文、帮我改这段、translate and polish、翻译并润色、中译英、英译中、缩写、扩写、 condense、expand、去 AI 味、去ai味、降AI、humanize、make it sound less like AI、 逻辑检查、写摘要、写引言、起草 introduction、draft abstract、写 discussion、 图标题、表标题、caption、实验分析、results 分析、审稿、reviewer 视角、cover letter、 投稿信、rebuttal、回复审稿意见、response to reviewers，或者用户上传论文/段落并要求 改善表达、语言、可读性、学术性。即使用户只说"帮我润色一下"或"scipilot 帮我改改文字" 或"这段太像 AI 写的"，也应触发。属于 SciPilot Skills 科研技能家族。 license MIT SciPilot-writing-skill — 高水平 SCI 论文写作与润色副驾驶 SciPilot Skills 家族成员 | 把"顶刊编辑 + 严苛审稿人"装进你的写作流程 概述 scipilot-writing-skill 处理科研写作的"最后一公里"：从一句中文想法、一段粗糙草稿、 一个章节，到一篇投稿级的英文（或中文）论文文本。它覆盖翻译、缩写、扩写、润色、去 AI 味、 逻辑检查、逐章节起草、图表标题、实验分析、审稿自检、投稿信与审稿回复。 它与"prompt 食谱"最大的不同在于： 写作质量在这里是可机检的契约，不是凭感觉。 每一次改写都要穿过两道闸：先用 scripts/writing_lint.py 抓确定性的语言指纹（AI 味词、 破折号滥用、LaTeX 未转义、Word 端 Markdown 残留……），再用 AI 读稿、以审稿人视角复核 逻辑与夸大。这条"机器 + AI 读稿"的自检闭环，与 scipilot-figure-skill 的视觉自检闭环、 scipilot-cite-skill 的幻觉门控同源，是 SciPilot 家族的统一签名。 一句话定位：先判断后下笔，宁缺毋滥，改完必自检。 IRON RULES（不可违反的铁律） 诚信铁律 ：润色只动表达， 绝不 改动任何数据、数值、方向、结论或实验事实； 绝不 编造或臆造文献、结果、引用（需要找文献请转 scipilot-cite-skill ）。 翻译/改写不得悄悄"修正"原意——若发现疑似事实错误，只提示用户，不擅自改。 宁缺毋滥铁律 ：保守修改。原文若已清晰、准确、规范， 保留原样并明确肯定 ， 不为追求形式变化而强行换同义词、重组句式、刷存在感。修改阈值高于改写冲动。 透明可溯铁律 ： 绝不静默重写 。每次改写都产出三段式—— Part 1 改后文本 + Part 2 直译/回译（供核对未走样） + Part 3 修改日志（改了什么、为什么） 。 用户永远能看见你动了哪里。 去 AI 味但留人味铁律 ：删除 AI 指纹（堆砌高级词、机械连接词、悬垂 -ing、三点式滥用、 破折号泛滥、空泛归因、promotional 夸张），但 不为换词而换词 ；保留作者的观点、 节奏与领域术语。高质量输入应判"检测通过"。 格式纯净随载体铁律 ：按文本载体切换规范—— LaTeX ：源码纯净，禁止擅自加粗/斜体，特殊字符转义（ %→\% 、 _→\_ 、 &→\& 、 #→\# ）， 数学公式保留 $ ，保留 \cite{} / \ref{} / \label{} 等命令； Word/中文 ：纯文本输出，禁止任何 Markdown 标记（ ** 、 # 、 * ），中文全角标点； 拒绝列表化 ：把 \item / 1. 2. 3. 还原为连贯段落（除非列举本身逻辑更清晰）。 断言=证据铁律 ：hedging（may/suggest/likely）与 boosting（demonstrate/establish） 的强度必须匹配证据强度。有强数据才能 boost，超出数据的推断必须 hedge； 绝不 overclaim ，绝不把相关说成因果，绝不把单一研究上升为普适。 机检门控铁律 ：交付前 必须 运行 scripts/writing_lint.py 。命中 FAIL 项必须修复 或如实向用户报告， 不得 假装通过、不得伪造检查结果。这条把"写得好"从口号变成 机器可检查的契约（与 cite 的 Gate 8、figure 的视觉自检同构）。 触发条件 当用户意图涉及以下任一场景时激活： 润色 / 改写 / proofread 一段或整篇论文文本（中或英） 中译英并润色、英译中、缩写、扩写 "去 AI 味" / humanize / 降低 AI 痕迹 / "这段太像 AI 写的" 逻辑检查 / 一致性核对 / 投稿前语言终检 起草或改写某个章节（Title / Abstract / Introduction / Methods / Results / Discussion / Conclusion / Limitations） 生成图标题、表标题；把实验数据写成分析段落 以审稿人视角自检论文；写 cover letter；写 rebuttal / response to reviewers 用户上传 .tex / .docx / .md 并要求改善表达、语言、可读性、学术性 用户提到 "scipilot" 且涉及写作 / 文字 / 润色 工作流程（Stage 0–7，按序执行） Stage 0：信息收集（必做 — 主动逐项询问，禁止默默假设） 这是交互的核心。缺任一必问项就开工是错误的；对有默认值的项也要告知默认值再确认。 A. 任务类型（最先问） — 见下方《任务清单》，确定走哪条路由。常见：润色 / 翻译润色 / 缩写 / 扩写 / 去 AI 味 / 逻辑检查 / 写某章节 / 图表标题 / 实验分析 / 审稿自检 / cover letter / rebuttal。 B. 文本载体（必问，决定格式规范） ： .tex （LaTeX，英文论文常见）→ 走 LaTeX 纯净 + 转义规则，调 scripts/latex_clean.py .docx / Word（中文论文常见）→ 纯文本 + 全角标点 + 零 Markdown .md / 纯文本 → 按用户后续用途定 直接粘贴的片段 → 问清最终落到 LaTeX 还是 Word C. 目标期刊 / 会议（必问，告知影响） ：决定结构、篇幅、风格与报告规范。 没有明确目标时给默认（英文顶会/顶刊通用学术风），并说明。详见 references/journal_styles.md 。 D. 语言方向（翻译/润色类必问） ：中→英 / 英→中 / 英→英 / 中→中。 E. 学科领域（必问，软性影响风格） ：CS/AI、自然科学（生物/化学/物理）、医学、工程、 社科、中文核心期刊……不同领域时态、语态、hedging、报告规范有别。 F. 修改保守度（必问，告知默认） ：默认"中等—宁缺毋滥"。可选"仅纠错（最保守）"/ "中等润色"/"深度重写"。深度重写也绝不触碰 IRON RULE 1/6。 G. 参数复述确认（必做） ：收齐后口头复述全部参数并等待"开始"信号，例： 我将润色 paper.tex 的 Discussion 第 2 段 （载体 LaTeX，中→英不涉及， 英→英深度润色 ）， 目标 NeurIPS ，领域 ML ，保守度 中等 。输出三段式 + 机检报告。开始？ 未获明确"开始"前， 不进入 Stage 1 。 Stage 1：解析载体与范围 .tex ：读源码，定位要处理的片段/章节，记录其中的 LaTeX 命令（ \cite / \ref / \textbf 等） 与数学公式跨度，确保改写时原样保留。 .docx ：用 scripts/docx_text.py （或 python-docx）读段落与 Heading 样式，提取纯文本。 片段：直接载入。明确"要改的边界"，不越界动用户没让动的部分。 Stage 2：选路由 按 Stage 0 的任务类型 + 目标刊 + 章节，加载对应参考： 任务怎么做 → references/prompt_library.md （18 个升级版任务剧本） 句段怎么写好 → references/sci_writing_principles.md （时态/语态/hedging/衔接/简洁/数字规范） 章节怎么搭 → references/section_playbooks.md （逐章节 + CARS 模型） 目标刊要什么 → references/journal_styles.md （Nature/Science/Cell/PNAS/IEEE/医学/中文核心 + 报告规范） 去 AI 味怎么改 → references/de_ai_humanize.md （AI 指纹清单 + 中英词表 + humanize 原则） 投稿信/审稿回复 → references/cover_letter_and_rebuttal.md Stage 3：起草 / 改写 应用 sci_writing_principles + de_ai_humanize + 对应任务剧本，产出 三段式 （IRON RULE 3）。深度重写也保留作者观点与领域术语；LaTeX/Word 按载体守纯净。 Stage 4：机器自检（强制 — Gate） 把改后文本写入工作文件，运行： python scripts/writing_lint.py <改后文本文件> --mode {latex|word|markdown|plain} --lang {en|zh} \ --report lint_report.json exit 0 → PASS（无 FAIL/WARN），继续 exit 1 → 有 WARN（如破折号偏多、被动比例偏高），评估后决定是否回 Stage 3 exit 2 → 有 FAIL（如 Word 端残留 Markdown、LaTeX 未转义、命中重 AI 指纹）， 必须回 Stage 3 修复 LaTeX 专项再跑 scripts/latex_clean.py 核转义与 $ 配平；需要量化节奏/被动可跑 scripts/text_stats.py 。 Stage 5：AI 读稿自审闭环（机器查不出的，靠读） 以 审稿人视角重读改后文本 ，对照清单自检（程序抓不到的感知/逻辑问题）： 逻辑是否连贯、有无跳跃或自相矛盾 是否 overclaim、是否把相关说成因果（IRON RULE 6） 是否仍有"读着像 AI"的段落（节奏均匀、空洞、悬垂 -ing） 术语/缩写/时态是否前后一致 是否偏离了原意或动了不该动的事实（IRON RULE 1） 发现问题 → 回 Stage 3 改 → 重跑 Stage 4 机检。 最多 3 轮 ；3 轮仍有残留则如实标注为 "建议人工确认项"交付，不假装完美。 Stage 6：一致性与诚信复核 术语表一致（同一概念不无故换名）、缩写首次定义后统一、时态符合各章节惯例 US/UK 拼写全文统一；数字/单位/统计量格式统一（详见 sci_writing_principles.md ） diff 比对 ：确认未改动任何数值、公式、引用键、原意（IRON RULE 1） 若涉及文献真实性，提示转 scipilot-cite-skill 核验，本技能不臆造引用 Stage 7：交付报告（SciPilot 写作报告） 本次做了什么任务、处理了哪些片段 lint_report.json 的 PASS/WARN/FAIL 摘要与已处理项 修改日志要点（Part 3 汇总） 残留的"建议人工确认项"（如有） 与家族协作建议（配图 → figure；补文献 → cite；模拟审稿 → review[规划中]） 任务清单（覆盖同类"写作 prompt 清单"的全部能力 + 更多） # 任务 触发例 载体 参考 1 中译英 + 润色 "把这段中文翻成英文论文语言" LaTeX/纯文本 prompt_library §中译英 2 英译中（直译核对） "帮我把这段英文读懂" 纯文本 prompt_library §英译中 3 中文重写（Word 场景） "把零散要点写成中文论文段落" Word prompt_library §中文重写 4 缩写 "这段压缩 10 个词" LaTeX prompt_library §缩写 5 扩写 "这句太单薄，扩充一下" LaTeX prompt_library §扩写 6 英文润色 "润色到顶会投稿水准" LaTeX prompt_library §英文润色 7 中文润色 "润色这段中文，保守一点" Word prompt_library §中文润色 8 逻辑检查 "终稿做个红线审查" LaTeX prompt_library §逻辑检查 9 去 AI 味（英） "这段去一下 AI 味" LaTeX de_ai_humanize + prompt_library 10 去 AI 味（中） "中文去 AI 味" Word de_ai_humanize + prompt_library 11 写/改 Title "帮我起 5 个标题" 任意 section_playbooks §Title 12 写/改 Abstract "根据这些结果写摘要" 任意 section_playbooks §Abstract 13 写 Introduction "按 CARS 写引言" 任意 section_playbooks §Introduction 14 写 Methods/Results/Discussion "起草 Discussion" 任意 section_playbooks 15 图标题 / 表标题 "给 Figure 1 写英文 caption" 任意 prompt_library §图表标题 16 实验结果分析 "把这张结果表写成分析段" LaTeX prompt_library §实验分析 17 审稿人视角自检 "用 reviewer 视角审一遍" PDF/文本 prompt_library §审稿自检 18 Cover letter "写投稿信" 纯文本 cover_letter_and_rebuttal 19 Rebuttal / 审稿回复 "帮我逐条回复审稿意见" 纯文本 cover_letter_and_rebuttal 第 11–14、18、19 是同类 prompt 清单通常没有、而高水平 SCI 写作高频需要的能力——本技能的"只多"。 自检闭环（机器 + AI 读稿）—— 家族签名 改写 → writing_lint.py 机器自检（AI 指纹/转义/全角/被动/节奏） + AI 读稿审稿人自审（逻辑/夸大/AI味/一致性） ↓ 发现问题 回 Stage 3 改 → 重检，最多 3 轮，残留如实标注 三层防线： 机器抓确定性指纹 ： writing_lint.py 命中即报（词表、正则、转义、Markdown 残留、全角标点）。 AI 读稿抓感知/逻辑问题 ：节奏是否均匀机械、是否 overclaim、悬垂 -ing、术语漂移——这些程序查不出。 诚信/一致性复核 ：diff 确认未动事实，缩写/时态/拼写统一。 脚本与参考 脚本 作用 scripts/writing_lint.py 核心 。确定性写作质量 linter：AI 指纹词（中英）、机械连接词、悬垂 -ing、否定式平行、破折号密度、空泛归因、模型名所有格、LaTeX 未转义、Word 端 Markdown 残留、中文全角标点、被动比例、句长节奏；输出 PASS/WARN/FAIL + JSON 报告 scripts/latex_clean.py LaTeX 专项：转义 %/_/&/# （跳过数学与已转义）、检查 $ 配平、检测擅自的 \textbf /Markdown 污染 scripts/text_stats.py 量化指标：句长分布与节奏（burstiness）、被动语态比例、名词化密度、hedge/booster 计数 scripts/docx_text.py 读/写 .docx ：提取纯文本段落、纯文本写回（零 Markdown）、可选 tracked-changes 提示 参考文档 内容 references/workflow.md 完整工作流与边界情况处理 references/prompt_library.md 18 个升级版任务剧本（覆盖并超过同类 prompt 清单） references/sci_writing_principles.md 句段技法：时态/语态/hedging-boosting/给-新衔接/简洁/数字单位统计规范 references/section_playbooks.md 逐章节写法：Title/Abstract/Introduction(CARS)/Methods/Results/Discussion/Conclusion/Limitations references/journal_styles.md Nature/Science/Cell/PNAS/IEEE/医学/中文核心风格 + CONSORT/PRISMA/ARRIVE/STROBE/ICMJE 路由 references/de_ai_humanize.md AI 指纹语言学清单 + 中英 AI 味词表 + humanize 原则 references/cover_letter_and_rebuttal.md 投稿信结构 + 审稿回复（point-by-point）策略 与 SciPilot Skills 家族协作 文字配图 / 图表 → scipilot-figure-skill 补充或核验文献引用 → scipilot-cite-skill （本技能绝不臆造引用） 全面模拟审稿 → scipilot-review-skill （规划中） 投稿格式适配 → scipilot-submit-skill （规划中） 依赖 pip install python-docx # 仅 .docx 读写需要；纯文本/LaTeX 无需任何依赖 writing_lint.py / latex_clean.py / text_stats.py 仅用 Python 标准库，开箱即用。 工作目录产物（写作质量证据链） 文件 由谁生成 用途 lint_report.json writing_lint.py Stage 4 机检凭证：逐项命中、严重度、PASS/WARN/FAIL change_log.md LLM 在 Stage 3 累积写出 透明修改日志（Part 3 汇总），对应 IRON RULE 3 这两个文件让"我把文字改好了"从一句口头承诺，变成可核对的机器记录。