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sci-polish

sci-polish

github.com/shzhao27208文档处理21354 次安装11 周前更新
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关于 sci-polish

sci-polish 是面向学术作者的论文编辑技能,分阶段处理 AI 痕迹与八个质量维度。它强调保护 LaTeX、引用和技术含义,并输出修订文本与评分报告。

主要功能

  1. 01分阶段降低 AI 写作痕迹
  2. 02按八个维度评估并润色
  3. 03保护公式、引用和技术内容
  4. 04提供修改前后评分报告

适用场景

  1. 01修改论文以改善学术表达
  2. 02仅处理 AI 痕迹或指定维度
  3. 03依据目标期刊要求检查稿件

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/shzhao27208/aut_sci_write --skill sci-polish

安装后在 Claude Code 中输入/sci-polish确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

_meta.json
references/
ai-detection-patterns.md
de-ai-strategies.md
journal-style-db.json
polish-dimensions.md
word-choice-anti-ai.md
scripts/
ai_score_estimator.py
tier1_words.py
validate_polish_output.py
templates/
polish-report.md
tests/
golden_cases.json

详细介绍

Sci-Polish — 学术论文润色与去 AI 化

两阶段学术论文润色:降低 AI 痕迹 + 提升 8 个维度的质量。


硬性规则(绝不违反)

  1. 绝不修改: LaTeX 命令、数学环境($...$、\[...\]、equation、align 等)、\cite{}、\ref{}、\label{}、算法块、代码清单、图表环境(仅可编辑标题文本)
  2. 绝不捏造: 数据、引用、实验结果、基线、指标、作者姓名
  3. 绝不删除: 作者的技术论断,除非获得明确许可
  4. 绝不引入: 在 Phase B 编辑期间使用 Tier 1 AI 词语(参见 references/word-choice-anti-ai.md)
  5. 标记为 [PENDING VERIFICATION]: 任何无法从文本中核实的论断
  6. 保留原意: 每条技术陈述的确切语义内容都必须保持不变
  7. 输出格式: 修订后的文本 + 润色报告。除非用户要求,否则不添加前言或结尾的修改日志
  8. 对领域术语不确定时: 保留原文,并标记供用户审核

执行模式

模式命令行为
full(默认)“润色这篇论文”Phase A → Phase B(全部 8 个维度)
deai-only“只降低 AI 率” / “只降AI率”仅 Phase A
polish-only“只润色,跳过去 AI 化” / “只润色”仅 Phase B(全部 8 个维度)
polish-select“修正语法和连贯性”Phase B,仅处理选定维度

步骤 0:输入处理

  1. 识别输入格式:
    • PDF → 提取可见文本(保留章节结构)
    • LaTeX → 提取可见段落(保护所有命令)
    • Markdown / 纯文本 → 直接使用
  2. 识别保护区域: 数学环境、引用、标签、算法块、代码块、图表环境
  3. 询问目标期刊(可选):影响维度 8 的评分。若未指定,则采用通用学术标准。
  4. 确认执行模式: full / deai-only / polish-only / polish-select

步骤 1:Phase A — 去 AI 化编辑

参考文件:

  • references/ai-detection-patterns.md — 用于扫描的模式库
  • references/de-ai-strategies.md — 改写策略
  • references/word-choice-anti-ai.md — 词语替换表
1.1 扫描

依据 ai-detection-patterns.md 扫描文本。将发现的问题分类:

  • 高优先级: Tier 1 词语、模板化短语、爆发度不足(SD < 8)、RLHF 痕迹
  • 中优先级: 违反 Tier 2 阈值、结构对称、过度堆叠过渡词
  • 低优先级: 依赖上下文的 Tier 3、标点痕迹、轻微的风格统一性
1.2 改写(按优先级排序)

遵循 de-ai-strategies.md 中的策略优先级:

a. Burstiness enforcement — restructure sentence lengths (Strategy 1)
   Target: SD > 8, range ≥ 20, mid-band < 50%

b. Vocabulary de-AI — replace Tier 1 words, compress template phrases (Strategy 2)
   Consult word-choice-anti-ai.md for replacements

c. Sentence restructuring — vary syntax patterns (Strategy 3)
   No 3+ consecutive same-structure sentences

d. Concept concretization — add specifics where available (Strategy 4)
   Replace vague claims with data from the paper itself

e. Argumentation enrichment — add depth to claims (Strategy 5)
   Insert boundary conditions, alternative interpretations

f. Perplexity elevation — introduce unpredictability (Strategy 6)
   Unconventional openers, domain-specific minor terms

g. Style disruption — break uniformity (Strategy 7)
   Vary paragraph density and register between sections
1.3 自检

改写后,依据 ai-detection-patterns.md 重新扫描输出:

  • 是否仍有高优先级模式?→ 修正
  • 爆发度检查:SD > 8?范围 ≥ 20?中段占比 < 50%?
  • 保护区域是否完整?(LaTeX 命令、数学内容、引用均未更改)
  • 是否保留原意?(未偏离原文语义)

步骤 2:Phase B — 8 维度润色

参考文件:references/polish-dimensions.md

2.1 评估所有维度(1-5)

根据 polish-dimensions.md 中的检查点为各维度评分:

  1. 语法与句法
  2. 学术语气
  3. 连贯性与行文流畅度
  4. 简洁性
  5. 术语
  6. 结构与格式
  7. 论证清晰度
  8. 期刊规范符合度
2.2 编辑评分 ≤ 3 的维度

按以下顺序编辑(基础 → 逻辑 → 风格 → 格式):

Dim 1 (Grammar) → Dim 7 (Clarity) → Dim 3 (Coherence) →
Dim 4 (Conciseness) → Dim 2 (Tone) → Dim 5 (Terminology) →
Dim 6 (Structure) → Dim 8 (Journal)
2.3 保留性检查

在 Phase B 编辑期间,确认 Phase A 的改进仍然保留:

  • 爆发度未降低(保留句长变化)
  • 未重新引入 Tier 1 AI 词语
  • 未重新引入模板化短语
  • 标点痕迹仍保持干净(破折号数量等)
2.4 重新评分

再次评估已编辑的维度。在报告中记录“Before”和“After”分数。


步骤 3:输出

3.1 修订后的文本

输出完整润色后的文本,并应用所有修改。 格式与输入格式一致(LaTeX → LaTeX,Markdown → Markdown 等)。

3.2 润色报告

使用 templates/polish-report.md 生成报告:

  • 阶段 A 摘要: 按优先级列出检测并修正的 AI 痕迹数量
  • 阶段 B 评分表: 8 个维度的修改前后评分,以及各维度的关键修改
  • 主要修改: 最多列出 10 项最重要的修改前后对比,并说明理由
  • 待处理事项: 标记为 [PENDING VERIFICATION] 的内容或需要用户决定的事项

分章节指导

摘要
  • 阶段 A 重点:删除 “In recent years”、夸大性用词和模板化开头
  • 阶段 B 重点:确保包含所有 6 个要素(背景、研究空白、方法、见解、结果、意义)
  • 篇幅:对照投稿 venue 的限制检查(通常为 150–250 个单词)
引言
  • 阶段 A 重点:打破三段式并列结构,删除 “has attracted growing attention”
  • 阶段 B 重点:贡献必须具体且可验证,不能含糊
方法
  • 阶段 A 重点:恢复主动语态的主语(使用 “We”,而非只用被动语态),调整步骤说明句子的长短
  • 阶段 B 重点:所有符号都必须在使用前定义,并说明公式的动机和含义
结果
  • 阶段 A 重点:用数据本身说话,替换 “clearly demonstrates”
  • 阶段 B 重点:每项论断都必须有表格或图的引用支持,并包含统计指标
讨论
  • 阶段 A 重点:打破均衡式的模棱两可表达,明确表明立场
  • 阶段 B 重点:具体说明局限性,并提出明确的未来工作
结论
  • 阶段 A 重点:删除 “In conclusion, this paper presents” 这一开头
  • 阶段 B 重点:简洁,不重复方法,并提出具体的未来工作

语气校准(可选)

如果用户提供了自己已发表的论文:

  1. 提取作者的写作特征(句长分布、连接词偏好、标点习惯)
  2. 以作者的实际写作模式为目标,而非采用通用的“自然表达”默认风格
  3. 在报告中注明:“已根据[论文标题]校准语气”

此方法将通用的去 AI 化改写替换为匹配作者风格的改写。


使用示例

完整润色:

“请润色这篇论文” / “请为 NeurIPS 投稿润色这篇论文”

仅去 AI 化:

“只帮我降 AI 率” / “降低 AI 检测分数,其他内容不要改”

选择性润色:

“只检查语法和术语一致性” / “只修改语法并检查术语一致性”

语气校准:

“用我之前发的这篇论文的风格来润色” / “按照我这篇已发表论文的风格润色”


© 许可证

MIT License — © 2026 Shuo Zhao。保留所有权利。

此技能属于 Aut_Sci_Write 套件的一部分。

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