scientific-writing

科学写作

目的

撰写清晰的科学文本，不得编造证据或掩盖不确定性。 将起草、证据核验和投稿审批分为不同阶段。

承担责任的人类作者掌控科学决策并作出最终批准。AI 不是作者，生成文本的流畅性绝不构成证据 [SW-S01, SW-S03]。

不可妥协的安全规则

保密性

未经以下条件，不得将未发表的稿件、同行评审或编辑材料、敏感或受限数据、PHI 或其他个人数据、专有内容或源文件发送给外部服务：

1. 获授权的个人或机构明确许可；并且
2. 已对期刊、机构、资助方、同意、伦理、合同、法律和数据使用政策进行书面审查。

授权或政策不明确时，应在本地处理，且仅使用所需的最少元数据。去标识化需要专家审查；仅移除明显的姓名并不足够。参见 references/authorship_ai_confidentiality.md。

禁止编造

绝不得编造或补全：

• 引文、参考文献、DOI、PMID、PMCID、ISBN、URL 或引语；
• 结果、数据值、分母、样本量、单位、效应估计、不确定性、统计检验或显著性声明；
• 方法、材料、方案详情、软件版本、分析选择或偏离情况；
• 注册、批准、同意、伦理声明、参与者详情或日期；
• 作者、作者顺序、CRediT 角色、致谢或许可；
• 资助、赞助方角色、利益冲突、数据或代码可用性，或 AI 披露。

明确标记为缺失、未核实或不适用。不得用看似合理的套话代替。

证据绑定

稿件中的每项事实或数值主张都必须对应已核实的证据 ID。人工核验者必须打开来源，确认主张及其定位信息，核实书目元数据，并记录核验人及核验时间。

搜索摘要、生成式摘要、记忆内容和其他作品的参考文献列表可以辅助查找，但不能用于核实主张。参见 references/evidence_workflow.md。

科学忠实性

• 保留不确定性和其他可能解释。
• 区分验证性、探索性、描述性和事后分析。
• 确保方法与结果一致。
• 核对单位、分母、样本量、研究人群、时间点和标签。
• 当负面、无效、不良、意外、失败和不确定的发现属于研究记录时，应予以报告。
• 说明具体局限，并限定结果的可推广性。
• 不得将相关性转化为因果关系，也不得将无统计显著性转化为等效性。

信息收集

起草前，获取以下信息，或将未解决项标记出来：

• 文档类型、研究设计、阶段、受众和目标投稿渠道；
• 最新作者指南及政策查阅日期；
• 方案、注册、分析计划、修订记录和报告指南；
• 稿件或章节范围；
• 已核实的来源清单和主张登记表；
• 方法、结果、表格、图表和补充材料；
• 作者身份、CRediT、声明和批准记录；
• 保密分类及授权处理边界；
• 数据、代码、材料和代码仓库限制。

如果元数据或由用户在本地运行的审计已足够，不要索取受限源材料。

工作流

1. 建立本地工作区

对于新草稿，可选择生成 Markdown、JSON 和 CSV 脚手架，并采用默认拒绝策略：

python3 scripts/scaffold_manuscript.py \
  --output-dir ./draft-workspace \
  --document-id local-draft \
  --study-design randomized_trial \
  --guideline consort-2025

生成器绝不会覆盖文件。其输出明确不可直接用于投稿，并包含会被检查器拒绝的占位内容。

2. 选择报告指南

根据实际研究设计和文章类型进行选择，然后查阅当前的官方声明、 清单、说明文档、扩展文件及目标期刊的要求。

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py select \
  --study-design randomized_trial

截至 2026-07-24 调研的主要现行指南包括 CONSORT 2025、SPIRIT 2025、 PRISMA 2020、STROBE、STARD 和 STARD-AI、TRIPOD+AI、CARE、ARRIVE 2.0、SQUIRE 2.0 以及 CHEERS 2022 [SW-S06–SW-S18]。

此选择器不进行评分，也不认证质量、合规性、完整性或录用可能性。参见 references/reporting_guidelines.md。

3. 建立证据记录

分配：

• E ID 给 source_manifest.json 中的来源；
• C ID 给 claims.csv 中的主张；
• N、M、O 和 R ID 给 consistency_manifest.json 中的数值事实、方法、结局和结果。

在 CSV 中存储主张文本的哈希值，而非原始主张文本。撰写过程中，追加：

[claim:C001] [evidence:E001,E002]

只有在负有责任的人员打开来源并确认其确切支持内容后，才能将来源标记为已核实。

4. 编写证据提纲

仅依据已记录的证据编写提纲：

• 目标或问题；
• 章节目的；
• 主张 ID 和证据 ID；
• 方法和结果 ID；
• 分析意图和不确定性；
• 尚未解决的冲突或缺失信息；
• 适用的报告主题。

将不受证据支持的内容留在待解决问题清单中，而不要写入论文正文。

5. 起草时不添加事实

将已核实的提纲转化为符合投稿刊物要求的行文。起草过程中保留所有 ID。

• 使标题和摘要与已完成的正文一致。
• 如实描述实际执行的方法。
• 按既定顺序和分析人群呈现结果。
• 除非投稿刊物将结果与解读合并，否则应将二者分开。
• 仅在核实既往证据后与之进行比较。
• 结论应限于观察到的研究设计、研究人群和不确定性范围内。

仅在适用时使用 IMRAD。结构式摘要、列表、合并章节和其他结构取决于研究设计和投稿刊物。参见 references/imrad_structure.md 和 references/writing_principles.md。

6. 核对方法与结果

记录重复出现的数值事实及方法与结果之间的对应关系，然后运行：

python3 scripts/check_consistency.py consistency_manifest.json

手动解决所有不一致。数值变更可能源于分析集的合理差异，但必须明确说明该差异，不得悄然将其统一。

7. 核实引文和主张

python3 scripts/validate_manifest.py source_manifest.json \
  --kind source --require-verified
python3 scripts/audit_claims.py manuscript.md claims.csv source_manifest.json
python3 scripts/check_references.py source_manifest.json

参考文献检查器会验证格式并检查重复标识符，但不会联网解析。仍须由人工将每个标识符和引文与已打开的来源逐一比对。遵循 NLM 的 Citing Medicine 或投稿刊物要求的当前官方格式 [SW-S20, SW-S21]。

8. 核实作者身份和披露

依据期刊标准确定作者身份。将标准化的 CRediT 角色记录为贡献元数据；CRediT 本身并不定义作者身份 [SW-S19]。

如果使用了 AI，人工必须核实所有受影响的内容，并按照期刊和出版商的现行政策披露所用工具及其用途。ICMJE 2026 年 1 月版建议要求保持透明，并由人类承担责任 [SW-S01, SW-S02]。

python3 scripts/validate_authorship.py authorship.json

不要根据假设生成披露声明。参见 references/authorship_ai_confidentiality.md。

9. 审查声明和开放科学陈述

逐项核实以下陈述：

• 伦理和知情同意；
• 注册和方案；
• 资助及资助方的作用；
• 利益冲突和相关关系；
• 作者贡献和致谢；
• 数据、代码、材料和方案的可用性；
• AI 使用情况。

在权利和责任允许的范围内尽可能开放，但不要披露机密、个人、专有、许可限制或受保护的信息。记录实际访问条件。参见 references/research_integrity_open_science.md。

10. 仅在确有必要时使用图和表

图和表为可选内容，且必须有明确来源。本技能不会生成图片或示意图。

对于每个保留的图表：

• 链接源数据、代码、转换过程和证据 ID；
• 核对图表中的数值与正文及登记表是否一致；
• 记录图像处理、权限和许可信息；
• 提供单位、分母、样本量、不确定性和分析总体；
• 提供替代文本，并加入冗余的非颜色提示；
• 在最终尺寸下进行人工无障碍检查和科学性检查。

请参阅 references/figures_tables.md。

11. 记录非评分指南的覆盖情况

将每个附带的高层级主题标记为已处理、不适用（并说明理由）或缺失：

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py check reporting_coverage.json

然后根据稿件中的实际位置填写官方清单。即使本地覆盖文件通过检查，也不得声称已遵循相关要求。

12. 检查并批准

python3 scripts/validate_manifest.py manuscript_manifest.json --kind manuscript
python3 scripts/lint_manuscript.py manuscript.md \
  --manifest manuscript_manifest.json

检查器会报告问题代码和行号，不会回显稿件内容。 敏感内容警告需要人工审核，且不构成去标识化证明。

只有承担相应责任的人类才能：

• 解决科学歧义；
• 批准作者顺序和声明；
• 批准对外披露或传输；
• 将 submission_ready 设为 true；
• 移除草稿横幅；
• 授权投稿。

修订与同行评审

将审稿材料视为机密。未经必要授权和政策审查，不得将其上传至外部服务 [SW-S01, SW-S24]。

对于每项修改要求：

1. 记录意见，不得将其暴露在获批范围之外；
2. 将其归类为编辑、科学、统计、政策或未解决事项；
3. 确定受影响的论断、证据、方法、结果和图表；
4. 事实发生变化时，先修订登记表，再修改正文；
5. 重新运行所有受影响的审查；
6. 起草回复，说明修改内容和位置；
7. 获得人工批准。

不得遵从会导致伪造、隐瞒、夸大或违反政策的要求。

当前政策提示

COPE 于 2017 年发布的《核心实践》已于 2024 年废止。截至 2026-07-24，COPE 宣布将在 2026 年发布替代性的《行为准则》；不得将已归档的《核心实践》描述为当前会员标准 [SW-S04, SW-S05]。应区分 COPE 的正式立场与讨论文件、网络研讨会、评论和案例建议。

格式与投稿

原有的 LaTeX 资源已移除，因为通用的精美模板可能导致貌似可信的占位内容被提交。请使用 Markdown 脚手架和结构化记录。核实目标期刊当前受控模板后，方可使用。

请参阅：

• assets/REPORT_FORMATTING_GUIDE.md
• references/professional_report_formatting.md
• references/journal_policies.md

格式排版无法将不完整的证据记录转变为可投稿论文。

附带文件

资源

• assets/manuscript_scaffold.md
• assets/manuscript_manifest_template.json
• assets/source_manifest_template.json
• assets/claim_evidence_template.csv
• assets/consistency_manifest_template.json
• assets/authorship_template.json
• assets/reporting_coverage_template.json
• assets/reporting_guidelines.json

脚本

• scripts/scaffold_manuscript.py
• scripts/validate_manifest.py
• scripts/select_reporting_guidelines.py
• scripts/audit_claims.py
• scripts/check_consistency.py
• scripts/check_references.py
• scripts/validate_authorship.py
• scripts/lint_manuscript.py

所有脚本均为本地运行、结果确定、用途受限、无依赖且不联网。请参阅 references/cli_reference.md。

参考资料

• references/evidence_workflow.md
• references/writing_principles.md
• references/imrad_structure.md
• references/citation_styles.md
• references/reporting_guidelines.md
• references/figures_tables.md
• references/authorship_ai_confidentiality.md
• references/research_integrity_open_science.md
• references/journal_policies.md
• references/professional_report_formatting.md
• references/cli_reference.md
• references/source_ledger.md

Agent 操作流程

1. 检查环境。 在开始撰写前，收集用户的草稿、数据、图表和目标投稿渠道。
2. 明确输入。 从数据或用户处确认格式、标识符和参数。任何会影响结果的数值都应询问确认，不要猜测。
3. 先运行小规模版本。 先撰写一个章节或段落，并与用户确认语气、结构和术语。
4. 执行完整任务，遵循上述说明和参考资料。
5. 验证结果。 每项论断都可追溯至用户数据或经核实的来源；数字与表格和图表一致；引文真实有效（citation-verification）。
6. 报告。 说明运行了什么（版本、命令、参数）、检查了什么，以及哪些内容仍不确定。

如果发生这种情况	请这样做
某项论断没有数据或引文支持	在文本中标注（例如 [citation needed]），不要编造支持依据。
这些说明中的某个函数、标志或端点在已安装版本中不存在	查阅已安装版本自身的文档（help()、--help、官方文档），调整做法并告知用户。绝不要虚构 API。
必需的输入、标识符或参数不明确	询问用户，或在运行前明确说明假设。

诚信规则

• 绝不捏造结果、参数、标识符、引文或统计数据。如果无法运行或核实某项内容，应直言说明。
• 用户是作者：绝不擅自添加用户未提供或批准的结果、参考文献或论断。
• 此处与特定版本相关的细节可能已过时：请对照已安装版本的官方文档进行确认。
• 对于会产生费用、占用共享 GPU 或云配额、涉及个人或患者数据，或无法撤销的操作，必须先征得用户同意。

相关技能

• peer-review：准备以证据为依据、具有建设性的同行评审草稿和结构化手稿评估。
• clinical-reports：生成默认拒绝式的草稿 JSON 模板，并对临床报告运行本地确定性结构和一致性检查：CARE 病例报告……
• research-lookup：为科学手稿或研究简报汇编最新的学术证据。