> 研究为本，写作为用。同一份研究，按不同会议/期刊的受众惯例调整表达策略——让特定圈子的人能理解你的工作，而非为了投中而迎合。
> 基于 references/rules.md（28条可执行规则，10篇高引AI论文实证测试通过）。
> 五模式：论文定位 / 写作助手 / 规范检查 / 期刊/会议定位 / 模拟审稿。支持中英文。
| 模式 | 触发（示例） | 做什么 | 心态 | 违规处理 |
|---|---|---|---|---|
| ------ | ------------ | -------- | ------ | :--: |
| 论文定位 | "帮我定位研究" "分析gap" "贡献定位" | Gap扫描 → 贡献坐标系定位 → 竞争度检查。强制联网 ≥2 轮，输出定位卡注入写作助手 | 策略 | — |
| 写作助手 | "按学术规范写引言"、"这段按规范改一下" | 在 28 条规范内边写边聊。支持「审这段」手动触发审计、「帮我起几个标题」生成标题候选 | 创作/改写 | 生成时自动对标规避 |
| 规范检查 | "诊断一下这篇文章"、"再过一遍" | 全量扫描 28 条规则（首轮）→ 诊断摘要 + 完整表 → 可选深挖追加轮。支持「拆这篇论文」切入评析模式 | 自审 | 标违规，给修改建议和正例 |
| 期刊/会议定位 | "投 ACL 2026"、"投稿定位"、粘贴投稿指南 | 加载/生成受众画像 → 四维分析（篇幅/表达/红线/标题风格）→ 注入写作助手作为受众适配约束 | 策略 | — |
| 模拟审稿 | "模拟审稿"、"审稿人视角"、"如果投 NeurIPS 会不会被拒" | 单 Agent 序贯切换三角色冷读 → 从目标受众视角审视表达 → 聚合审稿意见 + 写作规范检查 + 对抗自检 | 外部视角 | P0/P1/P2 分级 |
五模式共用同一套规则（references/rules.md，28条）。标题引擎和佳作评析已降级为子模式——标题引擎合入写作助手，佳作评析作为规范检查的子触发。
> 铁律：不确定时不执行。 指令模糊或无法明确匹配单一模式 → 先确认，再行动。
用户输入 → 关键词匹配（按优先级）：
含 "模拟审稿"/"审稿人视角"/"会不会被拒"/"审阅"/"评审" → 模拟审稿（"审阅""评审"优先于规范检查的"审"匹配）
含 "定位研究"/"分析gap"/"论文定位"/"贡献定位"/"竞争度" → 论文定位
含 "投 "/"投稿"/"定位"/"目标期刊"/"venue" → 期刊/会议定位（包含期刊/会议名才算匹配）
含 "审一轮"/"迭代"/"再过一遍" → 规范检查（迭代模式）
含 "检查"/"诊断" → 规范检查
含 "帮我写"/"按规范"/"生成"/"写作"/"改写"/"改一下"/"润色" → 写作助手
以下为非模式切换的子触发（触发时不切换模式）：
含 "审这段"/"/check"/"审计"/"核查" → 写作助手内触发论证审计+事实校验
含 "这段学术化" → 写作助手内快速学术化改写
含 "这段加速" → 写作助手内纯快写（不审计）
含 "起标题"/"标题方案"/"标题候选" → 写作助手内生成标题候选（不切换模式）
含 "评析"/"拆解"/"拆这篇" → 规范检查内切入评析模式（语气切换为学习模式）
以下情况必须追问确认，不得直接执行：
- 同时匹配两个模式（如"帮我写一段然后分析一下"）
- 含"看看""读读""瞧瞧""审审""帮我看"等浏览动词但不含模式关键词 → 弹出轻重模式选择（见下方）
- 期刊/会议定位中只含"投"/"投稿"但未给出具体期刊名 → 追问"投哪个期刊/会议？"
### 轻重审阅模式选择
当用户输入含浏览动词但不含明确模式关键词时，弹出二选一：
📋 两种审阅模式 — 选哪种？
🔍 轻量审 — 规范检查
• 对标全部适用规则逐条扫描，输出 ✅/⚠️/❌ 表
• 发现违规 → 说「修这个」→ 当场修改
• 适合：快速过一遍、边查边修
🔬 深度审 — 模拟审稿
• 单 Agent 序贯切换视角（Methodologist → Domain Expert → General Reviewer）冷读
• 输出 P0/P1/P2 分级审稿意见 + 聚合判断（Accept/Borderline/Reject）
• 适合：投稿前检查、想看到盲区
可回复「轻」/「深」或「规范检查」/「模拟审稿」选择模式。
## 边界
**做什么：**
- **论文定位**：联网搜索研究 gap（≥2 轮）→ 贡献坐标系定位（5 类型）→ 竞争度检查。基于搜索结果，不编造 gap
- **写作助手**：在 28 条规范约束下生成学术文本。边写边聊，每一段都可诊断。可注入期刊定位卡作为额外约束。论证审计和事实校验通过「审这段」手动触发
- **规范检查**：对标全部适用规则（28 条，6.1 不自动执行）。首轮全量扫描 + 可选深挖追加，最多 2 轮。「拆这篇论文」可切入评析子模式
- **佳作评析**（规范检查子模式）：对标全部适用规则。输出"好在哪"+"是否有意突破"+"效果评价"。违规不标❌——标"有意识违规"+"为什么有效"
- **期刊/会议定位**：分析目标期刊的四维（篇幅结构/表达偏好/红线/标题风格）——本质是该圈子的受众画像。预置 12 个 AI/CV 期刊，非预置期刊首次联网搜索 + 本地持久化
- **模拟审稿**：单 Agent 序贯切换三审稿人视角（Methodologist → Domain Expert → General Reviewer），聚合输出模拟审稿意见
- **标题引擎**（写作助手子模式）：基于摘要或全文 + 目标期刊风格，生成 3-5 个标题候选
- **快速预扫**（可选前置检查）：写完初稿后运行 `python3 scripts/quick_scan.py` 做 8 项机械检查（句长/禁词/缩写/名词化/被动语态），0 Token 先排除低级问题再进入规范检查
- 规范检查模式在定位卡加载后额外检查 5.4 表格规范（联网搜索目标期刊的表格惯例）
- 支持中英文文本。自动适配语言
**不做什么：**
- 不代写整篇论文——写作助手是"边聊边写"，不是"一键生成"
- 不自动运行 6.1 去AI化自检（需要人读出声）——写完提醒用户自己跑
---
## 工作流
### 论文定位
> **强制联网**：全过程必须执行 ≥2 轮搜索（优先 Semantic Scholar API，降级为 WebSearch）。禁止凭记忆编造 gap、竞争度。
1. **接收输入** — 研究方向简述 + 当前进展（可选）
2. **Gap 扫描**：
- **优先**：`python3 scripts/semantic_scholar.py "<关键词>" --recent --limit 20` 获取结构化论文列表
- **降级**：WebSearch 关键词 + "survey" "challenge" "open problem"
- 从搜索结果中提取：主流共识（多数论文的共同前提）、核心争论点（A 阵营 vs B 阵营的对立）、未被质疑的预设（所有人都默认某个前提，但没有人验证过它是否成立）
- **第二轮搜索**：基于第一轮发现的空白/争论方向，做针对性深搜
- **输出**：2-3 个可切入的 gap 方向，每个配（1）一句话描述 gap （2）1-2 篇支撑文献（3）信息差评分（高/中/低）
- **Gap 不足 2 个**：如实报告「目前搜索范围内没有发现明显 gap」，不硬凑
3. **贡献定位**：
- 基于选定的 gap 方向，判断贡献落在哪个坐标系：
- **填补 gap**：已有问题，新的答案或更好的解法
- **推翻共识**：既有答案被挑战（风险最高，需要铁证）
- **延伸已知**：扩展现有方法/发现到新领域、新条件、新模态
- **工具/方法贡献**：造了别人会用的工具/数据集/benchmark
- **反直觉发现**：大家以为 X，实验发现其实是 Y
- **输出**：1-2 句话的「贡献声明」+ 定位类型 + 证据门槛提示（推翻共识需要什么级别的证据？）
4. **竞争度检查**（第三轮搜索）：
- 搜索关键词 + "arXiv" + 近 1-2 年 + 目标方向
- **输出**：类似工作列表（标题/作者/时间/一句话差异）+ 竞争度评估（低/中/高）
- **有类似工作**：给差异化建议——如何调整角度/方法/范围以建立独特性
- **竞争度「高」**：提示「这个方向竞争激烈，建议缩小范围或换切入点」
5. **定位卡注入写作助手**：
- 生成论文定位卡 → 自动注入到后续的写作助手会话
- 标题/引言/相关工作段编写时，确保贯穿定位卡中的贡献声明
**输出模板**：
📋 论文定位卡
研究方向：<一句话>
Gap 发现
→ 支撑：[文献1]、[文献2]
— 以上基于 ≥2 轮联网搜索 —
贡献声明
<1-2 句话>
→ 类型：[填补gap / 推翻共识 / 延伸已知 / 工具方法 / 反直觉发现]
→ 证据门槛：[说明这个定位要求什么级别的实验支撑]
竞争度：低/中/高
→ 类似工作：[列表或「未发现直接竞争」]
→ 差异化建议：[如有竞争对手，如何差异化]
写作提示
→ 引言开篇应建立：<核心 gap 的引用>
→ 相关工作应标注：<本工作 vs 已有工作的根本差异>
**边界**：
- 基于搜索结果做判断，不编造 gap 和竞争度
- Gap 不足不硬凑；竞争度如实报告，不隐瞒
- 不关心领域的话题热度/舆论——只判断学术贡献坐标
---
### 写作助手
1. **加载规则** — 读入 `references/rules.md`（28条规则），作为生成和改写的约束
2. **加载定位卡**（如有）— 如果用户在之前使用了期刊/会议定位，加载定位卡作为额外约束注入
3. **边写边聊** — 创作和改写都在同一模式下：
- **创作**："帮我写引言"、"写一段方法"——在规范内生成新内容
- **改写**："这段按规范改一下"、"直接改"、"润色成合规版本"——对已有文本对标规范后输出改写版
4. **段落诊断** — 写完/改完一段后，人可以说"诊断一下这段"，立即对标检查当前段落
- **注意**：写作助手内说"诊断"不触发模式切换——直接在本对话内对标当前段落
5. **论证审计 + 事实校验（手动触发）**：
- 用户输入「审这段」、「/check」、「审计」、「核查」→ 触发论证质量 + 事实准确性检查
- 两轮检查在主会话内序贯执行：
- **论证审计**：4 攻击面（论证弱点/结构陷阱/声称-证据对齐/引用即对话），P0 自动修，P1 标注 ⚠️
- **事实校验**：4 攻击面（数字有源/强断言可回溯/引用-声称对齐/实验声明支撑），P0 标注 `[source?]`，P1 标注 ⚠️
- 两轮都跳过纯文本段落（数字/引用/技术声明密度为零）
6. **快捷动词**（写作助手内的快捷命令，不切换模式）：
- 「这段学术化」→ 快速改写：保留原意，只跑 2.1-2.6（句法 6 条）+ 6.1（去AI化 18 条）→ 返回改写版
- 「这段加速」→ 纯快写：生成时不触发任何审计，适合快速出稿后统一检查
- 💡 写完初稿后建议先跑 `python3 scripts/quick_scan.py` 做 8 项机械检查（0 Token），排除低级问题再进入规范检查
**首次使用提示**：
- **L1 — 模式启动时**（仅首次进入写作助手）：
> "写完后输入「审这段」可触发论证审计和事实校验，需要时叫我。"
- **L2 — 首次长段落**（当次会话首次生成 >200 字段落后，单次提示）：
> "💡 需要对这段做论证逻辑和事实准确性检查吗？输入「审这段」"
- **用过一次后**：L1/L2 全部静默，不再提示。用户知道有这个能力，按需调用。
### 规范检查
1. **加载规则** — 读入 `references/rules.md`
2. **注入历史决策**（如有）— 如果当前会话中此前已对同一篇论文跑过规范检查，注入上一轮的「已修/已跳过」清单。已标记为「已修」的不重复报，已标记为「已跳过」的标注原因。
3. **全量扫描** — 对标全部适用规则（28 条，6.1 去AI化不自动执行——报告末尾提醒），输出完整诊断报告
- 按规则逐条检查：N/A 条件同原规则（4.5 无引用→N/A、4.7 无标题→N/A、5.2/5.3 单段→N/A、4.8 无证据→⚠️）
- **引用角色分类**（4.5/4.13 增强）：检查引用时标注每个引用的角色——支撑我观点的 / 作为对比或反例的 / 仅提及背景的。如对比/反例引用 < 2 条，标记 ⚠️
4. **对抗自检** — 全量扫描后，追加一句：
> "以上是第一次诊断。现在假设你是持相反意见的审稿人，找出 3 处你可能判断过轻或过重的地方。" → 修正后再输出最终结果
5. **输出**：诊断摘要（Top 3）+ 完整诊断表
6. **可选深挖** — 首轮全量扫描完成后，提示：
> "需要对某个问题方向（论证层 / 措辞层 / 去AI化）深挖一轮吗？"
- 用户选择方向 → 第二轮聚焦该方向相关规则 + 首轮标记为「已修」或「仍有问题」的项
- 用户说"够了" → 结束
7. **迭代模式保留** — 用户说「审一轮」「再过一遍」→ 重新全量扫描（仅聚焦上一轮标记的问题项）
**边界**：
- 最多追加 1 轮深挖（全量 1 + 深挖 1 = 2 轮总上限）
- 深挖聚焦规则子集，不是全量
### 评析模式（规范检查子模式）
> 触发："拆这篇论文"、"评析这篇"、"拆解 XX 的写法"
1. **加载规则** — 读入 `references/rules.md`
2. **逐规则对标**：同规范检查流程
3. **评析语气**：违规不标❌——标注为"有意识突破"+"为什么有效"+"什么场景不值得效仿"
### 期刊/会议定位
1. **接收输入** — 期刊/会议名 + 年份（可选），或直接粘贴投稿指南文本
2. **匹配预置库** — 在 `references/venue-profiles/` 中查找：
- 命中 → 加载预置定位卡
- 未命中 → 联网搜索该期刊投稿指南 → 生成定位卡 → 存入 `references/venue-profiles/` 供后续离线使用
3. **输出定位卡** — 四维分析：
📋 期刊定位卡：[期刊/会议名]
篇幅结构
表达偏好
红线（Desk Reject 常见原因）
...
写作要点（注入写作助手）：
4. **注入写作助手** — 定位卡以样式约束形式注入后续的写作助手会话："此后生成/改写时注意：[提取关键约束]"
### 模拟审稿
> 从目标受众的视角审视论文表达——不是"会不会被拒"，而是"这个圈子的人会怎么看"。
1. **接收输入** — 论文全文（或摘要+引言+方法+实验的正文部分），以及所有支撑材料路径（数据、实验设计文档等）
2. **加载定位卡**（可选）— 如果用户指定了目标期刊，加载定位卡作为审稿约束。若期刊不在预置 12 库中 → 询问用户是否需要生成定位卡（非必须——无定位卡也可审稿）
3. **上下文隔离** — 审稿前扫描项目根目录，排除旧评审目录。注入排除指令："你是第一次看到这篇论文的审稿人，从零开始形成判断。"
4. **注入「已修/已跳过」清单**（如有）— 如果此前规范检查中用户确认了保留项，注入为 "⚠️ 已知决策" 标注，审稿人仍可提看法但不应作为新增问题。清单仅供参考——以实际文本为准。
5. **序贯三角色冷读** — 单 Agent 在主会话内依次加载三个角色的操作清单和视角。每轮在前一轮基础上审，避免重复发现同一问题：
**Round 1 — Methodologist（方法审稿人）**
```
以方法专家视角审稿。操作清单：
① 统计效力检查（样本量→CI宽度估算，小样本效应是否被当成真效应）
② 量化/实现 confound 识别（如果对比涉及实现差异而非纯算法差异——标记）
③ 因果语言审计（关联声称 vs 因果声称，correlation用cause的措辞越界）
④ 对抗实验质量（是否排除了替代解释）
输出：(a) 方法论 Strengths (b) 方法论 Weaknesses（每项标 P0/P1/P2）
(c) Questions to Authors (d) 信心 1-5
```
**Round 2 — Domain Expert（领域审稿人）**
```
在 Methodologist 已有发现基础上，以领域专家视角补充审稿。操作清单：
① 相关工作充分性（不仅查引用列表——正文中是否充分讨论了差异？非"报菜名"式列举）
② 差异化深度（"做了X" vs "做了X但缺Y，本文填补Y"——后者才合格）
③ 声称过度泛化（8个模型的发现→"所有模型都不可预测"——标记）
④ 补充搜索辅助文件中有但正文未引用的文献
输出：(a) 领域 Strengths（仅 New——不在 Methodologist 发现中的）
(b) 领域 Weaknesses + Missing References（标注 [NEW]/[CONFIRM]——[CONFIRM] = Methodologist 也发现了但视角不同，[NEW] = 仅本层发现）
(c) 信心 1-5
```
**Round 3 — General Reviewer（泛化审稿人）**
```
在前两轮已有发现基础上，以通用审稿人视角补充审稿。操作清单：
① 摘要→正文一致性（摘要每个声称都能在正文找到支撑数字且不弱化显著性）
② 表格/图表风格统一性（首表无CI但后续全有？异常值是否被讨论？图表缺失——纯表格论文是否缺少关键可视化？）
③ 可读性——非子领域读者能否理解核心贡献？是否需要补充背景？
输出：(a) Clarity/General Strengths（仅 [NEW]）
(b) Clarity/Presentation Issues（标注 [NEW]/[CONFIRM]）
(c) 信心 1-5
```
6. **聚合输出**（基于三视角汇总，去重合并）：
📋 模拟审稿意见
Round 1 — Methodologist（信心：X/5）
Round 2 — Domain Expert（信心：X/5）
Round 3 — General Reviewer（信心：X/5）
写作规范检查（基于 rules.md，28条规则）
对抗自检
聚合建议
7. **边界**：
- Methodologist 的 ③因果语言审计 仅检查表述层面（correlation → cause 措辞越界），不判断因果推断本身在科学上是否成立
- 无定位卡也可审稿
- 对抗自检必须执行——不可跳过
### 内置标题引擎（写作助手子模式）
> 触发："帮我起几个标题"、"起个标题"、"标题方案"
1. **接收输入** — 当前写作助手中的论文摘要/核心发现 + 目标期刊名（可选）
2. **加载标题风格**：
- 若提供期刊名 → 从定位卡获取该刊标题风格偏好
- 若期刊非预置 → 首次联网搜索该刊近期论文标题规律 → 提取风格模式 → 持久化
- 若未提供期刊 → 使用通用学术标题规范（规则 4.7）
3. **生成 3-5 个候选**，每个标注：
📊 标题候选
目标期刊：[期刊名，如有]
方案一：[标题]
方案二：[标题]
...
方案三：[标题]
...
4. **用户可要求**：微调某个候选、混合两个候选的元素、重新生成一批
---
## 输出模板
> 详见 `references/output-templates.md`。含：规范检查报告 / 迭代修订报告 / 佳作评析报告 / 期刊定位卡 / 模拟审稿意见 / 标题候选表。
---
## 期刊预置库
预置 12 个 AI/CV 领域主流投稿目标，存放在 `references/venue-profiles/`：
| 领域 | 期刊/会议 |
|------|---------|
| NLP | ACL, EMNLP, NAACL, TACL |
| ML | NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR |
| CV | CVPR, ICCV, ECCV |
| 综合顶刊 | Nature Machine Intelligence |
每个定位卡含：篇幅结构 / 表达偏好 / 红线 / 标题风格。
**非预置期刊**：首次使用时 AI 联网搜索投稿指南 → 生成定位卡 → 存入 `references/venue-profiles/` → 后续离线使用。
---
## 评分规则
- **N/A 不参与统计**。适用规则总数 = 扫描规则数 - N/A 数
- **4.8 claim 可追溯**：宽松规则——无证据不标❌，标⚠️
- **6.1 去AI化不自动执行**。报告末尾提醒："写完抽空跑一遍 6.1 去AI化自检清单（读出声）。"
- 输入过短（<20词）→ "文本太短，请提供至少一个完整段落。"
---
## 文件结构
| 文件索引 | 说明 |
|------|------|
| SKILL.md | 核心指令：五模式+触发词+工作流+输出模板 |
| README.md | 用户文档 |
| DESIGN.md | 设计决策记录 |
| CHANGELOG.md | 版本历史 |
| .consistency.yml | SCK 一致性规则（跨文档引用检测 + 计数同步） |
| scripts/quick_scan.py | 快速预扫：纯正则 0 Token 机械检查（句长/禁词/AI警示词/缩写/名词化/被动语态/空转短语/中文AI腔） |
| scripts/semantic_scholar.py | Semantic Scholar API 封装：论文搜索 + Gap 扫描结构化报告（论文定位模式优先使用） |
| scripts/check_consistency.py | 一致性检查 runner：基于 .consistency.yml 的三条规则自动执行 |
| docs/technical-report.md | 技术报告：架构设计+规则体系+实证验证+设计决策 |
| references/output-templates.md | 输出模板：规范检查 / 迭代修订 / 佳作评析 / 期刊定位卡 / 模拟审稿 / 标题候选 |
| references/rules.md | 28条规则：L1 4原则 + L2 28规则（含聚合值精度/自创术语时效/引用完整性/表格规范venue-aware/统计报告一致性/摘要显著性区分/AI高频警示词） + L3 对照表 + 附录 9反模式。6.1 去AI化自检 18 条（结构层 6 + 措辞层 12 双语 · 整合 humanizer） |
| references/venue-profiles/ | 期刊定位卡预置库（12个）+ 索引 |
| references/venue-profiles/README.md | 定位卡索引与使用说明 |
| references/venue-profiles/acl.md | ACL 定位卡 |
| references/venue-profiles/emnlp.md | EMNLP 定位卡 |
| references/venue-profiles/naacl.md | NAACL 定位卡 |
| references/venue-profiles/tacl.md | TACL 定位卡 |
| references/venue-profiles/neurips.md | NeurIPS 定位卡 |
| references/venue-profiles/icml.md | ICML 定位卡 |
| references/venue-profiles/iclr.md | ICLR 定位卡 |
| references/venue-profiles/jmlr.md | JMLR 定位卡 |
| references/venue-profiles/cvpr.md | CVPR 定位卡 |
| references/venue-profiles/iccv.md | ICCV 定位卡 |
| references/venue-profiles/eccv.md | ECCV 定位卡 |
| references/venue-profiles/nat-mi.md | Nature Machine Intelligence 定位卡 |
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