关于 sci-review
用于撰写结构化文献综述和专业审稿回复的写作技能,提供章节框架、证据导向的写作建议,以及检查必需标题和禁用措辞的轻量验证器。
主要功能
- 01四部分文献综述框架
- 02审稿回复结构
- 03证据导向写作建议
- 04轻量输出验证器
- 05黄金案例验证测试
适用场景
- 01撰写结构化文献综述
- 02逐条准备审稿意见回复
- 03检查必需章节与禁用措辞
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-review安装后在 Claude Code 中输入/sci-review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.jsonreferences/rebuttal-guide.mdsection-guide.mdword-choice.mdscripts/validate_review_output.pytemplates/literature-review-template.mdrebuttal-template.mdtests/golden_cases.json详细介绍
Sci-Review
使用此技能撰写结构清晰的文献综述,并专业地回复审稿意见。
文献综述结构
除非用户要求采用其他期刊格式,否则使用以下四部分结构:
- 引言:背景、问题定义、研究空白识别和研究贡献。
- 方法:分类体系、方法类别、比较维度和性能证据。
- 挑战:现象、原因和方向。提出解决路径之前,先明确呈现问题。
- 结论:提炼出的见解和未来路线图。
优先采用具体证据,而非宽泛论断。有数据时,应使用量化比较替代“显著更好”等模糊表述。
答辩结构
针对每条审稿意见,采用以下结构:
- 审稿人关切:准确、中立地重述关切。
- 回复:以证据、澄清或对局限性的认可作答。
- 修订计划:说明稿件的具体修改,尽可能注明章节、表格、图、附录或实验。
避免使用“审稿人误解了”或“审稿人错了”等对抗性措辞。采用“我们将在稿件中澄清这一点”或“我们同意,补充证据有助于改进表述”等建设性措辞。
验证
此技能包含一个轻量级验证器。从 skills/sci-review/ 目录运行:
# From the skills/sci-review/ directory:
python scripts/validate_review_output.py --case literature-review --output output.md
python scripts/validate_review_output.py --case rebuttal --output output.md
python scripts/validate_review_output.py --list-golden
验证器会检查必需章节名称和禁用短语。黄金测试用例位于 tests/golden_cases.json;它们定义的是预期输出特征,而非确切措辞。
最佳实践
- 改写前,先阅读源文献、审稿意见或草稿。
- 保留技术细节,不要编造实验、结果、基线或引文。
- 缺少源证据时,明确标注不确定性。
- 保持专业、直接且以证据为依据的语气。
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