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Claude Code and agent skill by lambenthan/paper-discipline-skills

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论文写作中遇到任何模糊指令(改、整理、润色、重写、找出、统一、清理、看看、处理一下…), 在调用任何写文件 / 编辑文件 / 批量操作工具之前,必须先用一段话向用户陈述 「我打算怎么做、改哪里、不改哪里」,并明确等待用户确认后再动手。 Use when 用户对论文 / 章节 / 段落 / 文献 / 图表 / 参考文献给出宽泛指令、 未指定具体范围或方法、未限定「只改 X 不改 Y」等边界。

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SKILL.md

The same SKILL.md was published earlier as chanw-research/claude-code-paper-writing/paper-confirm-before-doing.

paper-confirm-before-doing:先确认方案,再动手

核心理念

模糊任务最贵的不是执行成本,是做完发现不对再撤销的代价。 口头一句确认 = 30 秒;写完发现跑偏要回滚 = 半小时起。

你的 AI 越能干,越要在动手前停下来对一次表。

触发条件(命中任一即触发)

用户的请求包含以下模式:

  • 宽泛动词:改、整理、润色、重写、优化、清理、统一、规范化、处理一下、看一下、帮我搞下
  • 范围未指定:没说改哪几节、改哪几段、改哪几个文件
  • 方法未指定:没说按什么标准改、保留什么、删掉什么
  • 目标读者未指定:没说给导师看 / 给评审看 / 给毕业答辩用
  • 量词模糊:「全部」「所有」「都」却没明确指哪个集合

只要命中任意一条,立刻进入"先确认"模式。 不要因为任务看起来小就跳过——书里的翻车案例 80% 是从"小活儿"开始的。


强制流程

用户给出模糊任务
│
▼
立即停下,禁止调用任何 Edit / Write / Bash 写操作
│
▼
在回答里写出四件事:
1. 我理解的任务边界(改哪里、不改哪里)
2. 我打算用的方法(按什么标准、保留与删除原则)
3. 一个最小样本(先改一段示例 / 一节 / 列一个示意)
4. 显式问句:「方案行的话,我就推全文。可以吗?」
│
▼
明确等待用户回复
│
▼
用户确认 → 按方案执行
用户调整 → 改方案后重新确认(不是改方案后直接做)

标准回复模板

我理解的任务是:[具体范围]。
准备这样做:[方法、标准、保留与删除原则]。
不会动的部分:[显式列出]。
先给你一个小样本:[一段 / 一节 / 一处示意]。
你看方案行的话,我就按这个推全文。可以吗?

❌ 反例(书 §3.2 真实案例)

用户:「帮我把第三章润色一下。」

错误做法:直接调用 Edit 改了 1500 字,结果发现:

  • 把作者特意保留的口语化表达改没了
  • 把导师让保留的引文改写了
  • 改完用户要求恢复,但中间结果没存

正确做法:先回复

我准备按学术正式度统一术语、压缩冗余、保留你原文的段落结构和小标题。
不会动的:图表说明、引文原文、术语缩写表。
先改 §3.2.1 第一段给你看效果,确认后推全章——可以吗?

Rationalization Table

念头现实
"用户语气很急,先做了再说"急的反义词不是快做,是少返工
"这种小活儿不用确认"没有不用确认的活儿,只有还没翻车的活儿
"用户上次也是这种任务,我知道他要啥"上次不是这次,章节不是同一章
"我先做一遍,他不满意再改""再改"在 AI 时代是从头来过,不是局部调整
"确认太啰嗦了,影响体验"改错了再撤销才影响体验
"我理解很到位,不会跑偏"你理解到位 = 你能用一句话说清——那就说出来等他点头
"用户已经发了三次类似任务了"三次类似 ≠ 第四次相同

Red Flags:以下情况 = 立即停止,回去确认

  • 你已经在脑子里规划了改哪几个文件 → 停,先告诉用户
  • 你正要打开 Edit / Write 工具 → 停,先告诉用户
  • 你想"先改一点试试" → 停,先把"试试"的方案告诉用户
  • 你觉得"这显然就该这么改" → 显然 = 用户和你想的一样 = 必须确认
  • 你打算"边改边问" → 不行。先全部说完,再等回复

例外(极少数情况可以跳过确认)

只有以下三种情形可以直接动手:

  1. 用户明确写出了完整方案:"把这五段里的『论证』改成『论述』,其他不动。"
  2. 纯查询类:用户问"这段在哪个文件里"、"这个引用对不对"——不修改任何文件
  3. 回答用户的提问:不涉及写文件 / 跑批量

任何不属于以上三种的修改请求 = 必须确认。


来源

《Claude Code 科研手记》§3.2「先确认方案,再动手」

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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