research-writing-skill

研究写作技能

适用范围

当输出内容为散文、LaTeX、Markdown 或稿件文本时，使用此技能进行研究写作和修订。如果主要交付物是 Word/PPT，请改用 office-academic-skill。如果任务主要涉及 MATLAB、Python、绘图、统计、仿真或文献检索，请使用 scientific-toolkit-skill。

写作原则

• 除非用户要求使用英语，否则默认采用中文学术表达。
• 保留英文标题、公式、变量、方法、软件名称、引文和参考文献条目。
• 不得编造数据、DOI、期刊信息、实验设置、结果或作者主张。
• 区分 原文/已有数据、用户确认内容、根据上下文推断 和 建议性扩展。
• 优先采用可验证的技术陈述，避免泛泛而谈。
• 修订时，除非确有必要修改，否则应保留用户的原意和术语。

稿件工作流程

撰写新章节或论文草稿时：

1. 明确目标：期刊/会议/学位论文/课程报告、语言、篇幅、受众和所需格式。
2. 确定素材来源：论文笔记、实验结果、图表、MATLAB/Python 输出、参考文献、导师意见。
3. 在撰写正文前构建论证提纲：问题、研究空白、方法、证据、贡献、局限。
4. 撰写连贯的段落，避免空洞的口号式要点。
5. 为定量主张和文献主张添加来源或证据标注。
6. 从逻辑、具体性、术语一致性和引文准确性方面进行修订。

修订或润色时：

• 确保主张有证据支撑。
• 将“显著”“先进”“有效”“鲁棒”等模糊词替换为具体的测量条件或比较基准，或直接删除。
• 检查每个段落是否推进了本节的目的。
• 保留公式，并附上变量定义、单位、假设和适用条件。
• 对实验部分，在信息可用时说明数据集/样本、硬件/软件、参数、指标、基准方法和不确定性。

各章节指南

除非用户所在学校或期刊模板另有规定，否则采用以下默认写作思路：

• 摘要：问题、方法、实验/数据、关键结果、贡献。
• 引言：背景、尚未解决的研究空白、问题的重要性、拟议方法、贡献。
• 相关工作：按技术主题组织，比较假设和局限，避免逐篇简单概述。
• 方法：模型假设、变量、工作流程、算法、复现所需的实现细节。
• 实验：数据/来源、平台/软件、参数、指标、基准方法、重复试验、可视化方案。
• 结果与讨论：先陈述主张，再给出证据，然后解释机制/原因，最后说明局限。
• 结论：回答研究问题，总结证据，说明局限和后续工作。

附带参考资料

references/paper-writing/ 文件夹包含经改编的外部写作清单和章节范式，供参考。需要时仅加载相关文件：

• brainstorming_guide.md：将不明确的想法转化为论文计划。
• section_rhetorical_moves/：章节结构。
• writing_checklists/：自我检查。
• figure_templates/：图表规划。
• author_profile/：编辑启发。

这些参考资料来自一个面向系统/网络的外部仓库。请将其视为可选的写作指导，而非强制规则，并根据光电信息科学与工程、光学、光电子学、传感、通信、信号处理和 MATLAB 仿真工作进行调整。

最终检查

交付前，说明：

• 撰写或修订了什么内容。
• 使用了哪些素材。
• 哪些主张仍需用户提供数据或引文支持。
• 术语、参数或参考文献方面是否存在不确定之处。