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.
解決的問題
PaperSpine 設計用以防止學術寫作中的常見陷阱,例如過度著重句子層級的潤飾而非邏輯結構,未確認核心貢獻即開始撰寫,或呈現無法驗證所聲稱貢獻的結果。它確保論文不僅語法正確,而且邏輯嚴謹且具備「審稿人意識」,即結構上能經受住學術同儕審查的嚴格檢驗。
工作原理
該系統作為 AI 代理的編排技能運行(支援 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes CLI 等主機)。它遵循嚴格的 12 階段流程,強制代理通過特定關卡:
- 研究與規劃:代理從目標場景和高品質範例中學習,建立引用支援庫,並與使用者確認論文的動機與貢獻。
- 執行:在起草前建立寫作依據矩陣與藍圖。支援兩種主要工作流程:重寫現有論文,或從原始材料(PDF、筆記、資料)構建新論文。
- 驗證:使用「硬關卡」(Python 腳本)驗證貢獻是否已確認、結果是否驗證了這些貢獻,以及是否已完成審稿人審計。
- 輸出:產生 LaTeX、PDF 和 Word 格式的最終稿件,以及提交包(封面信、亮點)和可選的翻譯包。
適用對象
希望採用結構化、以貢獻為中心的方法撰寫期刊論文、會議論文、技術報告、評述或競賽作品的研究人員、學生與學者。
特色亮點
- 以貢獻為先:在核心貢獻明確確認前,禁止開始撰寫。
- 審稿人意識審計:產生審稿人價值圖與異議登記表,模擬提交前的同行審查。
- 多主機支援:可作為技能整合至 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes CLI 等平台。
- 全面的產出物:不僅生成最終文件,還提供完整的審計軌跡,包括寫作依據矩陣與引用支援庫。
- 人性化約束:提供輕度、中度、重度三級設定,以減少 AI 生成文字的痕跡。
- 本地引用索引:可索引本地 PDF、BibTeX 與筆記,使寫作基於具體證據。
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