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技能目录名之前拼错(paper-wiriting-grounded),而 SKILL.md frontmatter 里 的 name 字段拼写正确,导致这个技能只能通过拼错的目录名被发现和唤起。同时 删除了一并被误提交的 .skill 压缩包产物,它本身没有任何用途。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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name: paper-writing-grounded
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description: Draft, revise, or polish academic paper and thesis sections (abstract, introduction, methods, experiments, related work, conclusion) for LaTeX conference/journal templates or Word/WPS-ready Chinese theses, while strictly preventing fabricated numbers, invented experimental results, or unsupported quantitative claims. Use this whenever the user asks to write, draft, outline, or polish any section of a paper or dissertation, wants raw results turned into prose, needs a LaTeX draft matching a conference template, wants Word/WPS text for a Chinese-language thesis, or wants AI-sounding writing "humanized" — anywhere the draft could end up stating a number, percentage, or comparison that didn't actually come from real data.
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# 论文写作(强制数据溯源版)
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## 为什么需要这个技能
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LLM写论文时最大的隐患不是文笔差,而是**在没有真实数据支撑的地方,顺手编一个"看起来合理"的数字**——比如"补偿后RMSE降低了23%"这种话,读起来完全正常,但如果这个23%不是从真实实验里来的,那就是数据捏造,一旦被发现是学术诚信问题,不是文笔问题。这个技能的核心规则就一条:**任何关于"我们的方法/我们的结果"的具体数字、百分比、对比、最高级描述,必须能追溯到用户提供的真实结果,追溯不到就必须明确标记出来,绝不能编一个数填上去。**
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## 工作流程
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### 第一步:建立"真实结果登记表"
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在动笔写任何会出现具体数字的段落之前(尤其是实验/结果部分),先确认这一节要用到的真实数据来源——可以是用户粘贴的数字、一份CSV/JSON格式的指标文件、SimPEG/Harmonica处理流程跑出来的输出、图表标题里的数值等等。如果对话里还没有提供,直接问用户要,而不是先写着占位数字"等下再改"——占位数字很容易被忘记改掉,最后混进定稿。
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把这一节会用到的每个具体数字记下来,连同它的出处(来自哪个文件/哪次实验/哪张图),这就是这一节写作时唯一可信的"真实结果登记表"。
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### 第二步:分节起草
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根据目标产出选结构:
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- **英文期刊/会议投稿(LaTeX)**:Abstract → Introduction → Related Work → Methods → Experiments → Conclusion,先问清楚目标模板(NeurIPS/ICLR/ICML,或者你们学校的LaTeX模板),没问清楚就先按通用IMRAD结构起草,后面再套模板。
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- **中文学位论文(Word/WPS)**:按论文各章节结构(通常是绪论/文献综述/方法/实验与结果/结论)起草,产出用docx技能生成格式化的Word文档。
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### 第三步:强制溯源规则(核心)
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起草时,每写到一个具体数字、百分比、显著性描述("显著优于"、"最优"这类)时,问自己:这个数字能不能在第一步的"真实结果登记表"里找到出处,或者能不能在literature-search-verify技能核实过的文献里找到支持?
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- 能追溯到 → 正常写,行文里可以顺带标注来源(比如"如表2所示")
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- 追溯不到 → **不要编数字填上去**,改成明确的占位标记:`[需要数据:补偿后与补偿前的RMSE对比数值]`,让用户知道这里缺什么、需要补什么,而不是假装写完了
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这条规则同样适用于"我们首次提出"、"计算效率更高"这类没有具体数字但仍是实质性主张的表述——同样需要能落到某个真实依据上,落不到就标记出来,不要含糊带过。
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### 第四步:自查
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起草完一节后,回头把这一节里所有的数字、比较、最高级表述再过一遍,确认每一条都能对应到登记表或已核实的引用。在回复末尾列出这次自查发现的、还没解决的`[需要数据]`标记,方便用户一次性补齐,而不是散落在长文里被忽略。
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### 第五步:去AI味润色
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润色不等于压缩。除非用户明确要求精简,不要为了让句子读起来"更自然"而删掉具体的研究对象、数据口径、方法条件、指标定义这些内容——这些恰恰是审稿人会重点核对的地方。去掉的应该是空洞的模板化表达(比如"综上所述,本研究具有重要意义"这类没有信息量的套话)和明显的AI腔调用词,而不是数据本身的精度和限定条件。
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### 第六步:产出格式
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- LaTeX:正文里的`\cite{}`只使用literature-search-verify技能核实过、生成过BibTeX的citation key,不自己编新的引用键。
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- Word/WPS:用docx技能产出格式化文档;提醒用户Zotero的Word插件可以配合插入引用,但WPS对该插件兼容性一般,可能需要先用Zotero导出RTF/纯文本引用再手动整理进WPS。
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## 和 literature-search-verify 技能的配合
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正文里任何"related work"或背景介绍部分引用的文献,只能来自literature-search-verify技能已核实的条目;这个技能不负责验证引用真实性,只负责确保"我们自己的实验结果"这部分不被编造数据污染。两者结合,才是"文献不编、数据不编"的完整闭环。
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