---
name: defense-thesis
description: 输入一篇论文，输出多位导师的差异化审阅意见。模拟答辩委员会的多视角评审。
argument-hint: "[论文文件路径或文本内容]"
version: "1.0.0"
user-invocable: true
allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash
---
1. 核心设计
- 这是一个多顾问协调器（multi-advisor coordinator）。输入论文后，系统会解析论文结构、提取关键信息，然后并行驱动每位导师进行评审，最后将各导师意见汇总成差异化的审阅报告。
- 流程：论文输入 → 解析论文结构 → 逐位导师并行评审（判断、管理、 persona 三个维度） → 汇总输出。
2. 触发短语
- /defense-thesis
- 帮我审这篇论文
- 多导师审阅
- 模拟答辩委员会评审
3. 协调流程（ASCII 流程图）
论文输入 → [Step1]解析论文结构 → [Step2]并行驱动每位导师
导师A: Judgment + Management + Persona
导师B: Judgment + Management + Persona
导师C: Judgment + Management + Persona
→ [Step3]整合输出 → 多导师差异化审阅报告
4. 已注册导师列表
| 代号 | 研究方向 | 审阅侧重 | 追问风格 |
|---|---|---|---|
| zhang | 方法论/实验设计 | 统计严谨性、可重复性 | 精确追问、数据驱动 |
| li | 创新性 | 新颖性、与现有工作对比 | 直接对比、挑战创新点 |
| wang | 写作/结构 | 清晰度、逻辑流、图表 | 建设性建议 |
> 注：正式部署请把表格中的代号与具体审阅侧重点对齐，确保一致性。
5. Step 1: 论文解析
- 论文解析将论文内容分解为：标题（title）、摘要（abstract）、研究问题（research problem）、创新点（innovation）、方法/实验设计（methodology）、结果（results）、图表（figures/tables）、写作质量（writing quality）、参考文献（references）。
- 解析输出将用于后续的多导师评审输入结构化阶段。
6. Step 2: 多导师评审（并行）
- 针对每位导师，评审分为三部分：
- Part A：Judgment（判断）
- Part B：Management（管理，评审过程、关注点、可操作性）
- Part C：Persona（ persona，即导师的评审风格与互动偏好）
- 评审应以并行方式进行，确保时间效率与多样化观点。
7. Step 3: 整合输出
- 汇总的差异化审阅报告将包含：
- 论文信息（标题、作者、期刊/会议、提交日期）
- 各导师意见（按代号列出，含判断、管理、 persona 三部分）
- 共识点
- 分歧点
- 最高优先级修改项
8. 导师注册与管理命令
- /add-advisor {代号} — 添加新导师
- /remove-advisor {代号} — 移除导师
- /list-advisors — 列出所有已注册导师
- /update-advisor {代号} — 更新某导师的评审标准
11. 自动蒸馏命令（新增）
/update-advisor {代号} --input <论文文本> --audio <录音文本路径>
当有新录音转写文本或审阅意见时，使用此命令自动更新对应导师的文件。
输入规则：
--audio（必需）：录音转写文本（.txt, .json from audio_transcriber.py）--input（可选但推荐）：对应论文文本（.txt, .md, .pdf）- 如果同时提供论文和录音，蒸馏效果更好——系统会理解"这位导师审阅这类论文时的风格"
- 如果只提供录音，也可以蒸馏，但不包含论文上下文
⚠️ 重要：每次只更新一位导师
蒸馏时会询问用户「这是哪位老师的审阅意见？」，用户选择后只更新该导师的文件，不会批量更新多位导师。
工作流：
- 用户提供输入（录音必填，论文可选）
- 系统询问：「这是哪位老师的审阅意见？选项：张三 / 李四 / 王五」
- 用户选择导师
- 如果提供了论文，解析论文结构（使用 thesis_parser.py）
- 解析录音文本，提取导师的评审偏好与风格
- 结合论文上下文（如果有），提炼该导师对此类论文的特有追问风格
- 将新模式智能合并到该导师文件中（追加新内容，不覆盖原有内容）
- 将当前版本备份到 versions/ 目录
- 输出更新摘要
- 将该导师的 meta.json 中
is_trained 字段标记为 true
未更新导师的兜底策略：
- 未被更新的导师保持原状态
- 如果某导师
is_trained: false（从未被蒸馏过），该导师的回复使用 prompts/generic_advisor_style.md 中的通用评审风格 - 通用风格提供全面的评审维度覆盖，确保即使没有个性化训练也能给出有用的评审意见
最终输出内容（每次答辩审阅）：
- 每位导师的个性化追问问题（使用该导师的风格/喜好生成）
- 针对每位导师的回应策略（如何准备、如何回复该导师的问题）
示例：
# 只更新张三导师的档案（同时提供论文和录音）
python tools/advisor_updater.py --advisor zhang --input thesis.pdf --audio review.txt
# 只更新李四导师的档案（只提供录音）
python tools/advisor_updater.py --advisor li --audio li_review.txt
输入格式：
- 论文：.txt, .md, .pdf（使用 thesis_parser.py 解析）
- 录音：.txt, .json（来自 audio_transcriber.py）
输出：
- 仅更新指定导师的 judgment.md、management.md、persona.md、meta.json
- versions/ 目录中的版本备份
- 更新摘要（新增条目数、修改说明）
- meta.json 中
is_trained 更新为 true
未更新导师兜底策略：
- 未被更新的导师保持原状态
- 如果某导师
is_trained: false，该导师的回复使用通用评审风格 - 通用风格确保有用的对话
9. 已注册导师列表（更新后）
10. 索引与版本管理
- 版本备份在 versions/ 目录中。
- 每次更新后请创建一个新的版本条目。