paper-spine-research

PaperSpine 研究

在确认研究动机之前，以及撰写任何特定场景内容之前，使用此技能。没有目标场景研究，就不要提供特定投稿渠道的写作建议。

研究分为三个阶段：在本地建立索引、启动三个并行的专业子 Agent，然后将研究结果整合为动机选项。

输入

如果 paper_rewriting_output/paper_spine_config.json 可用，请读取。重要字段包括 scene、tier、target_name、official_urls、materials_dir、draft_path、reference_mode、reference_paths 和 output_language。

分级规则

• flash：收集 3 个目标场景示例，以及 3 个近期高质量领域/SOTA 示例。
• pro：收集 6 个目标场景示例，以及 6 个近期高质量领域/SOTA 示例。

用户可以明确指定其他数量，但不要擅自假设用户做了此类指定。

这些学习示例不同于 citation_support_bank.md。学习示例用于学习结构和写作策略。引文支持论文则用于之后支持具体的文献陈述。

阶段 1 — 为本地参考资料建立索引（主线程）

创建参考资料工作区：

paper_rewriting_output/reference_materials/
  source_index.md
  official_requirements/
  target_examples/
  field_sota/
  templates/
  figures_images/
  extracted_notes/

为所有本地可用的参考资料建立索引。使用 scripts/reference_inventory.py，或生成格式相同的 source_index.md：

来源 ID	类型	标题/名称	来源/URL/路径	纳入原因	本地文件/备注	用途

索引完成后不要停止。立即进入阶段 2。

阶段 2 — 并行专业 Agent

同时启动以下三个子 Agent（在一条消息中调用三次 Agent 工具）。每个 Agent 独立工作，不会看到其他 Agent 的输出。每个 Agent 仅接收所需的上下文——不要传递完整的对话历史。

Agent A：场景分析师

**目标：**生成 paper_rewriting_output/research_dossier.md

传递的上下文：

• 配置中的 scene、target_name、official_urls、output_language
• 阶段 1 生成的 reference_materials/source_index.md
• 场景专属参考文件：references/scenario-{journal|conference|report_review|competition}.md

说明：

You are a Scene Analyst. Write research_dossier.md and stop.

LIMITS (must obey):
- Read the scene reference file, search official URLs at most TWICE
- Target output: 300-500 words total across 4 sections
- Do NOT enumerate every possible requirement — list only the top constraints
- Write the file immediately after gathering key facts, do NOT keep searching

Sections:
1. ## Venue Requirements — format rules (page limit, structure, anonymization)
2. ## Review Criteria — what reviewers evaluate
3. ## Accepted Paper Patterns — 1-2 structural patterns from scene reference
4. ## Constraints for This Paper

Output ONLY research_dossier.md. Do NOT produce other files.

Agent B：范例学习者

**目标：**生成 paper_rewriting_output/exemplar_learning_dossier.md

传递的上下文：

• 配置中的 tier（用于确定要分析的示例数量）
• 阶段 1 生成的 reference_materials/source_index.md
• 场景参考文件路径

说明：

You are an Exemplar Learner. Write exemplar_learning_dossier.md and stop.

LIMITS:
- Analyze at most 3 papers (flash) or 6 papers (pro) — do NOT exceed tier count
- For each paper: ONE paragraph summarizing structural patterns, NOT a full review
- Target output: 400-600 words total
- Write the file immediately after the last paper, do NOT keep adding

Sections:
1. ## Exemplar Inventory — table: title, venue, year, why selected
2. ## Structural Patterns — 2-3 reusable moves observed across exemplars
3. ## Rhetorical Patterns — 1-2 opening/closing techniques
4. ## Language Patterns — brief note on register and conventions

Output ONLY exemplar_learning_dossier.md. Do NOT copy claims/results.

Agent C：SOTA 绘图员

**目标：**生成 paper_rewriting_output/sota_gap_map.md

传递的上下文：

• 配置中的 tier
• 阶段 1 生成的 reference_materials/source_index.md
• 用户提供的 user_motivation（如已设置；将其视为假设，而非已确认结论）

说明：

You are a SOTA Mapper. Write sota_gap_map.md and stop.

LIMITS:
- Map at most 6 relevant SOTA papers — pick the most representative ones
- ONE line per paper in the table, do NOT write paragraphs per entry
- Target output: table with 4-6 rows + 2-3 gap summary lines
- If the user provided a motivation hypothesis, add it as ONE additional row

Table format:
| Candidate Contribution | What SOTA Already Does | User Evidence | Real Gap | Claim Strength | Risk |

Add a ## Gap Summary with the 2 most promising gaps. Output ONLY sota_gap_map.md.

Agent 启动检查清单

• 在一条消息中使用三次 Agent 工具调用，启动全部三个 Agent。
• 每个 Agent 只能获得上文列出的上下文——仅保留与其任务相关的内容。
• 不要让 Agent 看到其他 Agent 的说明或输出。
• 三个 Agent 均将结果写入 paper_rewriting_output/。

阶段 3 — 整合与综合（主线程）

三个 Agent 全部完成后，读取它们的输出并生成：

style_profile.md

将范例语言模式与场景规范合并：

风格维度	目标投稿渠道的预期	范例模式	在本文中的应用

motivation_options_after_research.md

将研究档案、范例分析和 SOTA 差距图合并为候选动机：

选项	一句话动机	核心创新	为何范围不过宽	所需证据	最适合的论文脉络

规则：

• 每个选项都必须简洁。优先突出一个主导性贡献。
• 如果实际创新点较窄，就如实说明。
• 交叉参考三个 Agent 的结果：好的动机应契合投稿渠道（场景分析师）、遵循范例的结构模式（范例学习者），并占据真实的研究空白（SOTA 绘图员）。

用户确认

暂停并向用户展示动机选项。请用户选择、修改或自行撰写。只有在确认后，才编写 confirmed_motivation.md：

• 确认后的动机原文
• 用户确认状态
• 被否决的选项及原因
• 范围限制和禁止夸大的内容

必需输出

• paper_rewriting_output/reference_materials/source_index.md
• paper_rewriting_output/research_dossier.md
• paper_rewriting_output/exemplar_learning_dossier.md
• paper_rewriting_output/style_profile.md
• paper_rewriting_output/sota_gap_map.md
• paper_rewriting_output/motivation_options_after_research.md
• 仅在用户确认后生成 paper_rewriting_output/confirmed_motivation.md