关于 unslop-academic-writing
面向研究者和作者的学术写作 Skill,通过识别空泛、夸饰的表达,引导以具体证据改写。它强调保留科学含义和作者文风,而非掩饰 AI 使用。
主要功能
- 01检查草稿中的空泛表达
- 02先修订内容再调整措辞
- 03保留数字与技术术语
- 04贴合作者文风
- 05复查并朗读修订稿
适用场景
- 01编辑论文引言
- 02减少学术写作中的套话
- 03在不改变论断力度的前提下修改文字
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ kalarislabs/ research-agent-skills --skill unslop-academic-writing安装后在 Claude Code 中输入/unslop-academic-writing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。
references/discipline-voice.mdpatterns.mdscripts/slop_check.py详细介绍
精简学术写作
浮夸空洞的文字读起来流畅,实际传达的信息却少得多。如今,读者、审稿人和编辑一眼就能认出这类文字;即使科学研究本身扎实,也会因此损害可信度。解决办法是具体明确:每句话都应包含一般主题论文中不会出现的信息。
这项技能关注的是清晰表达和作者风格,而不是掩饰 AI 的使用。请遵守投稿场所关于 AI 辅助的政策(大多数场所都要求披露,参见 reproducibility-statement)。作者仍需对每项主张负责。
工作流
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测量。 对草稿(或其中一节)运行检查器:
python scripts/slop_check.py manuscript.tex python scripts/slop_check.py intro.md --json > slop.json检查器会忽略数学公式、引用、代码和标记。指数区间:< 5 表示干净,5-15 表示有一些空话,15-30 表示空话较多,> 30 表示严重。每项发现都包含行号和改写建议。
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先改内容,最后改措辞。 从上到下处理。润色一段本不该存在的文字,只是在浪费精力。
层面 问题 常见改法 主张 每段是否提出了一个该领域专家会觉得新颖的主张? 删除复述领域常识的段落;合并重复内容 证据 每项主张是否都与数字、引用、图表或方法相关联? 将“显著改善”替换为效应量、区间和检验方法 结构 逻辑是否自然呈现了关联,还是用“此外”等提示语假装有关联? 调整句子顺序,使每句都承接前一句;删去多余的连接语 节奏 句子长度是否随内容变化? 用短句陈述关键发现;用长句解释机制和注意事项 措辞 是否使用陈词滥调、夸大表述或堆叠限定语? 参考建议以及 references/patterns.md -
保留重要内容。 精简空话时,绝不要改动数字、单位、引用、技术术语、已定义的缩写或主张的力度。体现真实不确定性的限定语应予保留。堆叠使用的限定语,只删除第二个。
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贴合作者的风格。 请作者提供 1-3 页在使用 AI 之前写的文字(以前的论文或学位论文中的一章)。记录其句子长度、“we”/“I”的使用方式、偏好的过渡语和术语,然后让修订稿保持在这一范围内。遵循 references/discipline-voice.md 中的学科规范。
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重新测量并大声朗读。 摘要和引言的目标指数应低于 5,方法占比较大的章节应低于 10。检查器给出的是最低标准,不是最终评判:最后请像一位持怀疑态度的审稿人那样通读全文。
改写规则(按顺序应用)
- 删掉框架,保留要点。 “需要注意的是 X” → “X”。
- 用具体事物替代抽象说法。 “各种各样的任务” → “14 项基准任务中的 12 项”。
- 用证据替代评价。 “显著提升” → “提升 9.4 个点(95% CI 7.1-11.7)”。
- 说清机制,而非作用。 “在……中发挥关键作用” → “是……所必需的”、“占……的 40%”。
- 限定语只留一个,程度与证据相符。 “可能有潜在迹象表明” → “表明”(数据充分)或“与……一致”(数据较弱)。
- 直接说明对比。 “不仅有 X,还有 Y” → “有 X 和 Y”,或者只保留更有力的观点。
- 用动词表达。 “对……进行分析” → “分析”;“提供描述” → “描述”。
- 用结构取代提示语。 逻辑关系清楚时,删去“此外 / 另外 / 再者”。
- 正常使用标点。 大多数破折号可改为逗号、冒号、括号或句号。
- 有意调整节奏。 连续写两个长句后,用一个短句点明要旨。
前后对比
修改前: 在当今快速发展的领域中,单细胞技术在揭示细胞异质性的复杂图景方面发挥着关键作用。值得注意的是,我们的新框架显著优于现有方法,为突破性发现铺平了道路。
修改后: 单细胞 RNA-seq 图谱如今已涵盖超过 1,000 万个细胞,但不同注释工具对约 20% 的细胞给出的聚类标签仍不一致。我们的方法在 3 个留出图谱上将这一不一致率降至 7%(配对 t 检验,p < 0.01),主要原因是解决了基于标记基因的方法会合并的 T 细胞亚型问题。
完整性规则
- 切勿编造具体信息来替代模糊文本。如果草稿缺少数字或引文,请询问作者或标注占位符,例如
[N = ?]。 - 验证每个改写后的句子都与原文表达相同的意思,且语气强度一致。
语言检查器无法判断的内容
准确性、新颖性、引文是否支持该句子,以及论点是否成立。请将此技能与 citation-verification、scientific-critical-thinking 配合使用,并请一位人类合著者审阅。
相关技能
scientific-writing、ml-paper-writing、abstract-and-title、rebuttal-and-response-to-reviewers、
cover-letter-to-editor、peer-review、reproducibility-statement。