WUBING2023/PaperSpine

PaperSpine is a motivation-driven skill for learning from strong academic papers, building a paper’s central argument, and rewriting manuscripts through evidence-aware blueprints, revision matrices, and LaTeX-safe audits.

解决的问题

PaperSpine 旨在防止学术写作中的常见陷阱,例如过度关注句子层面的润色而忽视逻辑结构,未确认核心贡献就进行写作,或呈现无法验证所声称贡献的结果。它确保论文不仅语法正确,而且逻辑严谨且具备“审稿人意识”,即结构上能够经受住学术同行评审的严格审查。

工作原理

该系统作为 AI 代理的编排技能运行(支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes CLI 等主机)。它遵循严格的 12 阶段流程,强制代理通过特定关卡:

  1. 研究与规划:代理从目标场景和高质量范例中学习,构建引用支持库,并与用户确认论文的动机和贡献。
  2. 执行:在起草前创建写作依据矩阵和蓝图。支持两种主要工作流:重写现有论文,或从原始材料(PDF、笔记、数据)构建新论文。
  3. 验证:使用“硬关卡”(Python 脚本)验证贡献是否已确认、结果是否验证了这些贡献,以及是否已完成审稿人审计。
  4. 输出:生成 LaTeX、PDF 和 Word 格式的最终稿件,以及提交包(封面信、亮点)和可选的翻译包。

适用人群

希望采用结构化、以贡献为中心的方法撰写期刊论文、会议论文、技术报告、综述或竞赛作品的研究人员、学生和学者。

特色亮点

  • 以贡献为先:在核心贡献明确确认前,禁止开始写作。
  • 审稿人意识审计:生成审稿人价值图和异议登记表,模拟提交前的同行评审。
  • 多主机支持:可作为技能集成到 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes CLI 等平台。
  • 全面的产出物:不仅生成最终文档,还提供完整的审计轨迹,包括写作依据矩阵和引用支持库。
  • 人性化约束:提供轻度、中度、重度三级设置,以减少 AI 生成文本的痕迹。
  • 本地引用索引:可索引本地 PDF、BibTeX 和笔记,使写作基于具体证据。

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