academic-writing

学术写作技能（格式化润色 + 人味化）

输出路径默认值见仓库根目录 README.md（{{DRAFT_DIR}}，默认 my-thesis/）。学术诚信与正当使用见根 README.md 的「设计边界与学术诚信」。

模式选择

模式	适用场景	输出
格式化/润色	「润色这段」「改写成学术段落」「术语统一」「公式规范」	规范学术段落，保存为 my-thesis/第X章_主题_年月日.md
人味化	「降 AI 味」「人味化」「去 AI 痕迹」「改写得更自然」	工学/运筹风格改写，可选运行 ai_detector/text_analyzer，保存到 my-thesis

根据用户表述选择模式；未明确时，若用户给的是草稿段落且要求“润色/规范”，走格式化/润色；若强调“人味/自然/去 AI”，走人味化。

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一、格式化/润色模式

核心要点

• 段落级润色：输出可直接插入论文的连续文本段落，不含 Markdown 标题（#、##）。
• 每次输出 MD 文件：命名 第X章_主题_年月日.md，保存到工作目录 my-thesis/。
• 学术风格：符合学位论文规范，术语见 references/terminology.md，公式见 references/formula-templates.md。
• 人类写作倾向：适当长短句、多样过渡（鉴于此、反观之）、学术限定（在多数情况下、现有证据表明），避免“首先、其次、最后”式模板与典型 AI 句式。
• 默认 humanizer-zh 自检：输出前对段落做一次去 AI 痕迹自检，对照 references/humanizer-zh-patterns.md（删除填充短语、打破公式结构、变化节奏、信任读者、删除金句；用快速检查清单扫一遍）。

工作流程

1. 接收草稿段落或技术要点
2. 语义分析，识别章节归属与润色需求
3. 术语规范化（查阅 terminology.md）、公式规范化（查阅 formula-templates.md）、逻辑优化
4. humanizer-zh 自检：按 references/humanizer-zh-patterns.md 快速检查清单过一遍，修正 AI 痕迹
5. 输出纯段落 Markdown 并保存到 my-thesis/

详细步骤与示例见 references/workflow.md。

论文章节适配

• 第3章：通行性分析（车辆动力性、土壤力学、通行性量化）
• 第4章：路径规划（A*、启发函数、代价函数）
• 第5章：运输调度（VRP/PDP、数学模型、优化方法）
• 第6章：实验验证（实验设计、结果分析、性能对比）

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二、人味化模式（工学/运筹中英文）

学术诚信

• 目的：提升基于本人研究与想法、经 AI 辅助起草后的文本的自然度与学术感。
• 正当使用：在本人观点基础上修订 AI 起草文本；不提交不能代表本人智力贡献的内容。
• 原则：真实学术表达，而非规避检测。

工作流

1. 分析文本：可选运行 scripts/ai_detector.py（--lang zh 或 en），检测句长均匀度、机械过渡词、抽象套话、词汇多样性等。
2. 应用改写策略：先按 references/humanizer-zh-patterns.md 的模式与 5 条核心规则做一遍去痕迹与自然化，再叠加本技能的工学/运筹术语与 references/rewriting-principles.md（句子节奏、减少抽象脚手架、消除机械过渡、学术语气与限定、落到具体性）；术语与 references/terminology.md、references/engineering-patterns.md 对齐。
3. 改写并说明：中文可附【修改说明】3–5 条；默认保存到 my-thesis/，命名同格式化模式。

学科规范摘要

• 通行性：VCI/CI、沉陷、坡度、地质灾害风险等，表述可量化。
• 路径规划：A*、启发函数、代价函数、栅格地图等。
• 车辆调度：CVRP、PDP、容量约束、时间窗等。
• 实验与仿真：基准算法、对比实验、MAE/RMSE、计算时间等。

详见 references/engineering-patterns.md、references/rewriting-examples.md。

脚本与工具

• ai_detector.py：AI 写作模式检测，python scripts/ai_detector.py input.txt --lang zh（或 en），支持 --detailed、--json。
• text_analyzer.py：句长分布、TTR、过渡词密度等，python scripts/text_analyzer.py input.txt，或 original.txt revised.txt --compare。
• 中文可选依赖：jieba（见 scripts/requirements.txt）。

自检清单（人味化后）

• 句长有变化（短/中/长结合）
• 机械过渡词已减少或替换
• 抽象套话已替换为具体概念或术语
• 至少一处具体方法/参数/场景或学术限定
• 原意与引用、数据完整保留
• 学科用语符合工学/运筹习惯
• humanizer-zh：无连续三句同长、破折号不过多、无三段式堆砌、连接词（此外/然而等）未堆砌；已按 references/humanizer-zh-patterns.md 快速检查清单自检

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输出约定（两模式通用）

• 润色/改写结果必须输出到 my-thesis/，命名格式 第X章_主题_年月日.md。
• 不改变原意与关键数据、引用；不捏造文献或数据。

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参考文档

• references/terminology.md：术语标准化
• references/formula-templates.md：公式模板
• references/workflow.md：格式化润色流程与示例
• references/rewriting-principles.md：人味化改写原则（工学/运筹）
• references/engineering-patterns.md：工学/运筹用语与写作惯例
• references/rewriting-examples.md：人味化 before/after 示例
• references/formatting-examples.md：格式化润色示例（可选）
• references/humanizer-zh-patterns.md：默认去 AI 痕迹与人味化规则（论文润色与审查共用）
• references/humanizer-inspiration.md：人味化与 AI 痕迹检测增强参考（推荐 Pass 顺序、检测层次、检查清单、速查表；执行改写或 Part C 时查阅）