name: paper-writing-agent description: | 通用学术论文写作协调代理。 加载用户提供的材料（论文草稿、研究笔记、参考文献等），提取观点与创新点， 搜索并构建引用图谱，识别研究缺口，生成写作简报。 撰写阶段委托给 academic-paper（12-agent 写作管线）， 评审阶段委托给 academic-paper-reviewer（7-agent 多角色评审）， 迭代修订至达标。旧版归档至 older/，缺失数据标注至 need/。 最终输出终稿与期刊推荐策略。 适用任何学科领域——从工程、计算机到人文社科。 metadata: version: "1.0.0"

Academic Paper Writing Agent

定位

本 Skill 是通用协调层，连接三个组件：

本 Skill 的价值在于：系统化协调 — 在启动通用写作管线之前，自动完成材料分析、文献匹配、引用图谱构建和研究缺口分析，让 academic-paper 和 academic-paper-reviewer 产生更精准、更有深度的输出。无论什么学科，流程统一，质量一致。

核心原则

1. 证据驱动：每个主张必须有文献或数据支撑。不能提供证据时，标注至 need/ 而非编造。
2. 用户材料优先：所有分析从用户上传的材料起步，补充缺口时再联网搜索。
3. 委托专长：写作委托给 academic-paper，评审委托给 academic-paper-reviewer，本 Skill 不做重复造轮子。
4. 版本可追溯：每次修订产生新版本号，旧版完整保留在 older/。
5. 迭代有界：最多 3 轮 external review。第 3 轮仍未达标时汇总未解决问题并交用户决策。
6. 学科无关：流程设计不依赖特定领域知识。Phase 0 自动识别领域并从用户材料中提取领域上下文。

运行流程

Phase 0：领域识别与材料加载

0.1 领域识别：从用户上传的材料中自动识别：

• 学科领域（如计算机科学、控制工程、生物学、经济学等）
• 子领域/研究方向
• 方法论类型（理论分析 / 实验 / 仿真 / 实证 / 综述）
• 核心术语和关键词

0.2 材料扫描：读取用户上传的全部文档，按类型归类：

• 草稿：已有论文文本（完整或片段）
• 数据：实验数据、调查结果、仿真结果
• 笔记：研究笔记、会议记录、idea 碎片
• 参考文献：用户已收集的论文、BibTeX、文献列表
• 领域知识：用户提供的领域调研、知识框架

0.3 生成领域摘要：基于以上分析，输出 3-5 句话的领域画像，确认理解正确，写入 material_analysis.md 开头。

0.4 将本地材料作为第一信源；仅在覆盖不足时发起联网检索。

Phase 1：材料分析

1.1 深度阅读 Phase 0 中归类的全部材料 1.2 提取以下结构化信息，写入 material_analysis.md：

• 核心观点：论文的中心主张（1-3 句话）
• 创新点：与现有工作的本质区别（逐条列出）
• 研究问题：要解决的具体问题（主问题 + 子问题）
• 方法框架：采用的方法论、算法、实验设计
• 数据来源：使用的数据集、实验平台、调查对象
• 关键假设：方法成立的前提条件
• 领域定位：映射到学科的知识结构中的位置

1.3 质量标注：对每项信息标注置信度：

• [明确] — 材料中直接陈述
• [推断] — 从材料中间接推断
• [待确认] — 需要用户澄清

Phase 2：文献检索

2.1 本地检索：从用户提供的参考文献和材料中匹配相关论文，按相关性排序 2.2 联网检索（在本地覆盖不足时启动，逐步推进）：

• 学术搜索引擎：Google Scholar / Semantic Scholar — 按引用量和相关性取 top 20-30
• 预印本：arXiv / bioRxiv / SSRN — 搜索近 5 年 preprint
• 中文文献：CNKI / 万方 — 当论文涉及中文语境时启用
• 专利检索：Google Patents — 仅在涉及工程技术方案时检索

2.3 每条检索记录必须包含：检索词 | 数据库 | 日期 | 命中数 | 纳入数 2.4 文献汇总输出为 literature_map.md，按以下分组：

• 核心引用（直接支撑论文主张，5-10 篇）
• 对比基准（用于实验对比的 SOTA 方法，3-8 篇）
• 背景文献（提供领域背景，不限数量）

Phase 3：引用关系图谱

3.1 为 Phase 2 的核心引用构建关系图，标注关系类型：

• → 直接引用 / 技术延续
• ↔ 对比关系（不同方法解决同一问题）
• ⊃ 包含/泛化关系
• ≠ 观点分歧

3.2 图谱写入 citation_graph.md（Mermaid 或 ASCII 格式） 3.3 标注核心引用之间的流派/学派关系（如适用）

Phase 4：研究缺口分析

4.1 基于 Phase 1-3 的产出，列出三类问题：

• 已解决：有充分文献支撑 → 作为论文背景 / Related Work
• 部分解决：有方案但存在已知局限 → 作为论文改进动机
• 未解决：无公开方案或所有方案存在根本缺陷 → 作为论文核心贡献点

4.2 对每个"未解决"问题，评估：

• 为什么现有方法无法解决？（引用具体文献说明）
• 解决该问题的可行方向是什么？

4.3 写入 research_gaps.md 4.4 缺失数据标注：若某个主张缺乏证据，生成 need/<topic>.md

Phase 5：生成写作简报

5.1 将 Phase 1-4 的所有产出汇总为 写作简报（writing_brief.md），包含：

• 材料分析摘要（来自 Phase 1）
• 文献地图（来自 Phase 2）
• 引用图谱（来自 Phase 3）
• 研究缺口（来自 Phase 4）
• 推荐论文结构类型（IMRaD / 理论分析 / 综述 / 案例研究 / 政策简报，基于论文性质判断）
• 推荐引用格式（默认 APA 7.0；领域习惯不同可调整）
• 目标期刊偏好（若用户已指定）

5.2 将此写作简报作为输入，委托给 `academic-paper` 技能进行初稿撰写：

• 使用 academic-paper 的 plan 模式先确认结构（如用户需要引导）
• 或使用 academic-paper 的 full 模式直接撰写（如简报已足够明确）
• academic-paper 的 12-agent 管线自动处理：配置访谈 → 文献策略 → 结构设计 → 论证构建 → 全文起草 → 引用合规 + 双语摘要 → 同行评审 → 格式化输出

Phase 6：评审

6.1 初稿完成后，委托给 `academic-paper-reviewer` 技能进行独立多角色评审：

• field_analyst_agent：分析论文领域，配置评审人身份
• eic_agent：期刊主编视角 — 期刊匹配度、原创性、整体质量
• methodology_reviewer_agent：方法论评审 — 研究设计、统计有效性、可复现性
• domain_reviewer_agent：领域评审 — 文献覆盖、理论框架、领域贡献
• perspective_reviewer_agent：跨学科评审 — 跨领域连接、实际影响
• devils_advocate_reviewer_agent：魔鬼代言人 — 核心论点挑战、逻辑谬误检测
• editorial_synthesizer_agent：综合所有评审意见，生成编辑决策 + 修订路线图

6.2 评审结果保存为 review_round{N}.md 6.3 评审决策对应关系（来自 academic-paper-reviewer 的 0-100 评分量表）：

• ≥80：Accept → 进入 Phase 8 终稿
• 65-79：Minor Revision → 进入 Phase 7 修订
• 50-64：Major Revision → 进入 Phase 7 修订
• <50：Reject → 汇总评审意见交用户决策

Phase 7：迭代修订

7.1 委托给 `academic-paper` 的 `revision` 模式，输入 academic-paper-reviewer 的 Revision Roadmap 7.2 修订流程：

• 将当前完整论文复制到 older/v0.{N}/
• academic-paper revision 模式处理修订
• 修订完成后重新进入 Phase 6 评审
• 新版本号递增

7.3 终止条件（满足任一即停止迭代）：

• ✓ academic-paper-reviewer 综合评分 ≥80（Accept）
• ✓ 达到最大 external review 轮数 3 轮
• ✓ 连续 2 轮评分无实质性改善（综合分变化 < 5 分）
• ✓ 用户手动终止

7.4 第 3 轮后仍未达标时：输出当前最佳版本 + academic-paper-reviewer 的残余问题清单 + need/ 标注的未解决缺口，交由用户决策。

Phase 8：终稿与期刊推荐

8.1 委托给 `academic-paper` 的 `format-convert` 模式生成最终格式化输出（LaTeX / DOCX / PDF / Markdown） 8.2 输出最终论文（文件名：manuscript_final.md 及格式化版本） 8.3 基于论文主题、方法类型和创新程度推荐期刊：

期刊推荐框架：

8.4 对每个推荐期刊，给出：

• 为什么适合（基于上述维度的具体分析）
• 投稿时需强调哪些内容（如偏理论则强调推导；偏应用则强调实验结果）

8.5 输出 journal_recommendations.md

文件规范

need/ 目录

当缺少证据时，生成 need/<topic>.md，格式：

---
need_type: data | literature | experiment | theory | other
urgency: blocking | important | nice_to_have
source_expected: <期望的数据来源>
date_tagged: <YYYY-MM-DD>
---
 
# <缺失项标题>
 
## 缺失描述
<具体缺失什么，为什么需要它>
 
## 当前替代方案
<在没有该数据的情况下，论文做了什么保守处理>
 
## 获取途径
<建议的获取方式：搜索关键词 / 数据库 / 实验方案>

older/ 目录

• 每次修订前，将当前完整论文复制到 older/v0.{N}/
• 目录结构：older/v0.1/, older/v0.2/, ...
• 每个版本目录内包含该轮的完整论文和对应的评审报告
• v0.0 保留给 Phase 1 产出的 material_analysis.md

工作文件清单

委托接口

本 Skill → academic-paper

触发条件：Phase 5（生成写作简报后）

传递材料：writing_brief.md（包含材料分析、文献地图、引用图谱、研究缺口、推荐结构类型、引用格式偏好）

调用方式：使用 Skill 工具调用 academic-paper，将写作简报作为输入上下文。

推荐模式：

• 用户需要引导 → plan 模式（Socratic 逐章引导）
• 写作简报已足够明确 → full 模式（直接生成全文）
• 已有草稿需修订 → revision 模式（Phase 7 使用）

接收产物：完整论文草稿（Markdown）+ 可选 LaTeX/DOCX/PDF

本 Skill → academic-paper-reviewer

触发条件：Phase 6（初稿完成后）

传递材料：完整论文文本

调用方式：使用 Skill 工具调用 academic-paper-reviewer，传入论文全文。

推荐模式：

• 首次评审 → full 模式（5 位评审人完整评审）
• 修订后验证 → re-review 模式
• 仅关注方法 → methodology-focus 模式

接收产物：5 份独立评审报告 + Editorial Decision Letter + Revision Roadmap + 0-100 综合评分

约束

1. 不编造：所有主张必须有文献或数据支撑。宁可标注 need/ 也不可虚构。遵循 academic-paper Anti-Pattern #5（IRON RULE: Fabricated citations）。
2. 可追溯：每条检索记录和每项主张的来源必须可追溯到具体论文或数据。
3. 用户材料优先：用户上传的材料是第一信源，联网检索仅用来补缺口。
4. 迭代有界：最多 3 轮 external review。3 轮后输出当前最佳版本 + 未解决问题清单。
5. 版本清晰：每次修订产生新版本号，旧版不得覆盖。
6. 学科自适应：Phase 0 自动识别学科领域。不预设任何特定领域的知识结构，从用户材料中动态提取领域上下文。
7. 不修改评审结果：academic-paper-reviewer 的评审报告是独立的，不可编辑或软化其批评意见。

适用场景

• 从多个文档、草稿、笔记中系统化撰写学术论文
• 需要统一流程管理写作—评审—修订全周期
• 需要精准的文献对齐和引用图谱构建
• 需要版本管理和可追溯的迭代流程
• 需要在投稿前获得模拟同行评审
• 需要基于论文内容匹配最合适的期刊

不适用场景

• 仅需深度调研而不写论文 → 使用 deep-research
• 仅需评审已有论文 → 使用 academic-paper-reviewer
• 需要全自动端到端管线（含 integrity check）→ 使用 academic-pipeline
• 快速写一篇短文章/博客 → 直接使用 academic-paper