ppw:polish

用途

此 Skill 通过两种模式润色用于期刊投稿的英文学术文本：快速修正（默认，智能单轮处理）和引导模式（固定三步：结构、逻辑、表达）。对于文件输入，它会使用 Edit 工具原地编辑原文件，并将原文保留为 LaTeX 注释，便于追溯。对于粘贴的文本，润色后的内容会直接显示在对话中。指定目标期刊时，此 Skill 会适配该期刊的风格，自动检测翻译腔，并主动加载反 AI 模式，避免使用高频 AI 词汇。

核心提示词

来源：awesome-ai-research-writing — 表达润色（英文论文）

# Role
你是一位计算机科学领域的资深学术编辑，专注于提升顶级会议（如 NeurIPS, ICLR, ICML）投稿论文的语言质量。

# Task
请对我提供的【英文 LaTeX 代码片段】进行深度润色与重写。你的目标不仅仅是修正错误，而是要全面提升文本的学术严谨性、清晰度与整体可读性，使其达到零错误的最高出版水准。

# Constraints
1. 学术规范与句式优化（核心任务）：
   - 严谨性提升：调整句式结构以适配顶级会议的写作规范，增强文本的正式性与逻辑连贯性。
   - 句法打磨：优化长难句的表达，使其更加流畅自然；消除由于非母语写作导致的生硬表达。
   - 零错误原则：彻底修正所有拼写、语法、标点及冠词使用错误。

2. 词汇与语体控制：
   - 正式语体：必须使用标准的学术书面语。严禁使用缩写形式（例如：必须使用 it is 而非 it's，使用 does not 而非 doesn't）。
   - 词汇选择：拒绝堆砌华丽辞藻或生僻词汇。仅使用科研领域通用、易理解的词汇（Simple & Clear），确保文本清晰、简洁。
   - 所有格与结构：避免使用名词所有格形式（尤其是方法名、模型名或系统名 + 's）。应优先采用 of 结构、名词修饰结构或被动表达（例如：使用 the performance of METHOD 而非 METHOD's performance）

3. 内容与格式保持：
   - 术语维持：不要展开常见的领域缩写（例如：保持 LLM 原样，不要展开为 Large Language Models）。
   - 命令保留：严格保留原文中的 LaTeX 命令（如 `\cite{}`, `\ref{}`, `\eg`, `\ie` 等）。
   - 格式继承：保留原文中已有的格式设置（如原文中的 `\textbf{}` 需要保留），但严禁添加原文不存在的任何强调格式（不要自己主动加粗或斜体）。

4. 结构要求：
   - 严禁列表化：不要将段落改写为 item 列表，必须保持完整的段落结构。

5. 输出格式：
   - Part 1 [LaTeX]：只输出润色后的英文 LaTeX 代码。
     * 必须对特殊字符进行转义（例如：`%`、`_`、`&`）。
     * 保持数学公式原样（保留 `$` 符号）。
   - Part 2 [Translation]：对应的中文直译。
     * 严禁在中文名词后使用括号标注英文（拒绝双语冗余）。
   - Part 3 [Modification Log]：使用中文简要说明主要的润色点（例如：优化了句式结构，增强了学术语气，修正了语法错误）。
   - 除以上三部分外，不要输出任何多余的对话。

触发条件

在用户要求以下操作时激活：

• 润色、改进或优化英文�术文本
• 润色、改善、优化英文学术文本

示例调用：

• “为 CEUS 润色这段内容” / “润色这段英文”
• “用引导模式润色我的方法部分” / “引导模式润色方法部分”
• “快速修正我的引言” / “帮我快速润色引言”
• “润色论文的所有部分”

模式

模式	默认	行为
direct（快速修正）	是	智能单轮润色，尽量减少交互
guided		三步流程：结构、逻辑、表达，每一步都附带检查清单
batch		使用相同设置对多个部分／文件进行快速修正

默认模式： direct（快速修正）。用户说“润色这段”，即可获得润色后的内容。

模式推断： “引导式润色”“逐步进行”或“引导模式”会切换到 guided。“润色所有部分”或“批量处理”会切换到 batch。

参考资料

必需（始终加载）

文件	用途
references/expression-patterns.md	学术表达模式概览和模块索引

细分提示（按需加载）

文件	加载时机
references/expression-patterns/introduction-and-gap.md	润色引言或背景内容时
references/expression-patterns/methods-and-data.md	润色方法、数据或研究区域内容时
references/expression-patterns/results-and-discussion.md	润色结果或讨论内容时
references/expression-patterns/conclusions-and-claims.md	润色结论内容时
references/expression-patterns/geography-domain.md	内容涉及空间、城市或规划主题时
references/anti-ai-patterns/vocabulary.md	始终加载——主动筛查词汇
references/anti-ai-patterns/sentence-patterns.md	始终加载——主动筛查句式
references/anti-ai-patterns/transitions-and-tone.md	始终加载——主动筛查过渡表达

加载规则

• 开始时加载表达模式概览；根据章节类型选择相应的细分文件。
• 主动加载全部三个反 AI 模式细分文件（vocabulary、sentence-patterns、transitions-and-tone）。
• 指定目标期刊时，也加载 references/journals/[journal].md。
• 检测到空间、城市或规划内容时，加载 geography-domain.md。
• 如果参考文件缺失，则告知用户并以受限能力继续处理（期刊模板除外；参见“回退方案”）。

提问策略

开始前，询问以下事项：

1. 目标期刊（如果触发请求中未指定）——用于确定要加载的风格
2. 文本所属的章节（仅当根据内容或标题无法判断时）
3. 仅限引导模式：开始前确认处理范围

规则：

• 在 direct（快速修正）模式下，如果用户提供的信息足够，则跳过前置问题。
• 如果用户指定的期刊在 references/journals/[journal].md 中没有对应模板，则拒绝处理，并指示用户添加模板。
• 生成结果前，最多提问 3 个问题。
• 如可用，则采用结构化交互；否则改用纯文本提问。

工作流

步骤 0：工作流记忆检查

• 阅读 .planning/workflow-memory.json。如果文件缺失或为空，则跳至步骤 1。
• 检查最近 1–2 条日志是否构成一种已识别的模式，该模式包含 ppw:polish，且在日志中出现次数 >= 阈值。完整算法请参阅 skill-conventions.md > Workflow Memory > Pattern Detection。
• 如果找到模式，通过 AskUserQuestion 提出建议：
  • 问题：“检测到常用流程：[pattern]（已出现 N 次）。是否直接以 direct 模式运行 ppw:polish？”
  • 选项：“Yes, proceed” / “No, continue normally”
• 如果用户接受：将模式设为 direct，跳过 Ask Strategy 问题。
• 如果用户拒绝，或 AskUserQuestion 不可用：继续使用正常模式。

快速修复（直接）模式

步骤 1 —— 收集上下文：

• 确定输入类型：文件路径（使用 Edit 工具）或粘贴的文本（在对话中输出）。
• 加载参考资料：按章节类型加载表达模式叶节点、所有反 AI 模式叶节点，以及指定的日志模板。
• 检测输入特征：是否存在翻译腔、章节类型、文本长度，以便智能适配。
• 选择退出检查： 扫描用户的触发提示，查找以下任意短语（不区分大小写，精确匹配）：english only、no bilingual、only english、不要中文。将结果记录为 bilingual_mode（true/false）。此标志用于控制下文步骤 5 的双语输出。
• 记录工作流： 将 {"skill": "ppw:polish", "ts": "<ISO timestamp>"} 追加到 .planning/workflow-memory.json。如果文件不存在，则创建文件并写入 []。如果日志长度 >= 50，则删除最旧的条目。

步骤 2 —— 润色：

• 以此处上方的核心提示约束作为本步骤的主要指令。
• 根据文本质量，进行一轮智能处理，涵盖表达、逻辑和结构方面的必要改进。
• 优先级：先处理表达问题，再处理逻辑连贯性，最后调整结构。
• 应用已加载模板中的日志风格偏好。
• 避免使用反 AI 词汇；标记并改写听起来像 AI 生成的短语。
• 如果检测到翻译腔，请特别留意（直译结构、仿译表达、过度使用 “of” 结构）。
• 对于文件输入：使用 Edit 工具；在每处修改前添加 % [Polish] Original: <original text> 注释。
• 对于粘贴的文本：直接在对话中给出润色后的内容，并突出显示关键修改。

步骤 3 —— 智能适配：

• 短文本（最多约 3 段）：一轮内完成全部润色。
• 长文本（4 段以上或包含多个 \section{} 标记）：按章节拆分，依次处理，并保持术语一致。

步骤 4 —— 摘要：

• 生成简明报告：修改数量、修改类型（表达/逻辑/结构）、备注。
• 如果进行了大量改写，则加入“建议运行 De-AI Skill 进行进一步检测”。

步骤 5 —— 双语展示（仅文件输入）：

• 如果 bilingual_mode 为 true 且输入是文件：对于步骤 2 中修改过的每个段落，在对话中显示一个 > **[Chinese]** ... 引用块，其中包含润色后英文文本的中文翻译。

• 在第一个引用块之前，在对话中添加一个章节标题：“双语对照 / Bilingual Comparison:”。

• 每段的格式如下：

  [Chinese] [polished paragraph 的中文翻译]

• 不要将中文插入 .tex 文件。文件应保持纯英文，可直接用于提交。

• 如果 bilingual_mode 为 false（检测到选择退出）：完全跳过此步骤。

• 对于粘贴的文本：如果 bilingual_mode 为 true，则在对话输出中将 > **[Chinese]** ... 引用块紧接在每段润色文本之后。

引导模式

步骤 1 —— 收集上下文： 与快速修订步骤 1 相同，并与用户确认范围。

步骤 2–4 遵循相同模式： 分析当前文本，列出发现的问题并编号，让用户选择要修复的问题（“修复 1、3”或“全部”），使用带注释的 Edit 工具批量应用所选修改，并报告修改内容。每个步骤开始前重新读取文件，查看上一步编辑后的结果。

步骤	重点	主要检查项
2. 结构	段落组织、主题句、章节脉络	冗余、顺序、段落目的、章节过渡
3. 逻辑	论证连贯性、论点支撑、术语一致性	论证链条、证据关联；输入包含多个章节时检查章节间的连贯性
4. 表达	措辞、句子清晰度、语气、简洁性	AI 痕迹、翻译腔、学术语体、限定语的使用是否恰当

步骤 5 —— 总结： 与快速修订步骤 4 相同。

步骤 6 —— 双语展示： 与快速修订步骤 5 相同。如果 bilingual_mode 为 true，则在对话中为每个修改过的段落显示 > **[Chinese]** ... 引用块。如果为 false，则完全跳过。

LaTeX 注释格式

• 格式：在替换文本的上一行使用 % [Polish] Original: <original text>。
• 多行原文：每行都要加上 % [Polish] Original: 前缀。
• 注释是有效的 LaTeX 注释，即使保留这些注释，文件仍可编译。
• 清理：用户确认接受后，删除所有符合 ^% \[Polish\] Original: 模式的行。
• 如果发现已有 % [Polish] Original: 注释，添加新注释前先清理。

输出约定

输出	格式	条件
polished_text	就地编辑（文件）或在对话中输出（粘贴的文本）	始终生成
change_annotations	LaTeX 注释（% [Polish] Original:）	仅文件输入时
summary_report	会话中的 Markdown（不写入文件）	始终生成
bilingual_conversation	会话中的 > **[Chinese]** ... 引用块	文件输入：仅包含修改过的段落。粘贴的文本：每个输出段落之后显示。检测到用户选择不使用双语时跳过。

边缘情况

情况	处理方式
输入过短（单句）	进行润色，但警告结构评估所依据的上下文有限
输入中没有章节标题	默认侧重表达润色
粘贴的文本输入	直接在对话中输出；不执行文件操作
文件输入	仅使用 Edit 工具；绝不使用 Write（不要覆盖整个文件）
指定了期刊但未提供模板	拒绝；指示用户将模板添加到 references/journals/[journal].md
输入很长（10 个以上章节）	分批处理；注意保持跨章节术语一致
已有 % [Polish] Original: 注释	添加新注释前先清理旧注释
LaTeX 与文本混合	保留所有 LaTeX 命令；仅润色周围的自然语言
文本有明显翻译腔	在总结中指出；在表达润色阶段优先修正翻译腔

回退方案

情况	回退方案
无法进行结构化交互	用纯文本提出 1–3 个问题，了解影响最大的缺失信息
表达模式叶节点缺失	使用概览入口获取通用模式
指定期刊缺少模板	拒绝 —— 指示用户先添加模板
缺少反 AI 痕迹模式文件	继续处理；依靠 Claude 的词汇识别能力
文件为只读或 Edit 失败	在对话中以差异形式展示修改；由用户手动应用

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技能：polish-skill 约定：references/skill-conventions.md