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面向 Nature、Nature Communications 及高影响力期刊的可追溯投稿前评审技能。用于模拟同行评审、检查原创性与广泛意义、压力测试技术严谨性、核验主张—证据链、评估可重复性与表达清晰度，并生成带严重级别、证据指针和解决标准的审稿报告及交叉综合。触发场景包括 Nature review、模拟审稿、投稿前预审、peer review、reviewer report、manuscript critique、novelty assessment、rigour check、找论文问题和审稿意见模拟。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
面向 Nature Portfolio 与高影响力期刊的证据驱动科研绘图技能。用于从原始或汇总数据设计单图与多面板 figure、选择合适图形语法、编写 Python/R 绘图代码、重绘现有图件、生成机制示意图草案、撰写图注并导出可编辑 SVG/PDF 与高分辨率 TIFF/PNG；同时检查数据完整性、颜色可访问性、统计标注和最终尺寸可读性。触发场景包括 Nature 绘图、科研作图、论文配图、scientific figure、publication plot、multi-panel figure、graphical abstract、机制图、图形摘要和 figure audit。
面向 Nature、Nature Communications 及高影响力期刊的学术语言重构与润色技能。用于中译英、英文精修、摘要压缩、段落逻辑修复、术语统一、语气校准、过度声称检查和去除模板化 AI 文风，同时严格保持数据、引用意图和科学含义不变。触发场景包括 Nature 润色、SCI 英文润色、academic editing、paper polishing、proofreading、rewrite、中文论文英译、abstract polishing、语言降重和学术表达优化。
面向 Nature Portfolio 与高影响力期刊的实验设计一致型统计分析、审查和报告技能。用于定义独立实验单位与重复层级、制定统计分析计划、检查数据质量、选择模型与估计量、计算效应量和不确定性、处理多重比较与敏感性分析，并重写 Methods、Results、表格和图注中的统计文本。触发场景包括 Nature 统计、数据统计、statistical analysis、p value、sample size、effect size、confidence interval、replicates、multiple comparisons、统计方法、图注统计和审稿人统计意见。
面向 Nature、Nature Communications 及同等级综合期刊的证据驱动论文写作技能。用于从已核验的结果、图表、实验记录或中英文草稿构建标题、摘要、引言、结果、方法、讨论、结论和首次投稿材料；也用于重组论文论证、建立 claim–evidence map、控制声称边界和开展投稿前完整性检查。触发场景包括 Nature 写作、论文起草、章节重写、scientific writing、manuscript drafting、abstract、introduction、results narrative、discussion、cover letter、投稿材料。
沁言学术通用论文润色优化 - 按照专业学术规范对中英文学术论文、学位论文和专业报告进行语言润色，提升表达质量、逻辑连贯性和格式规范性。适用于未指定期刊的常规润色；若用户明确要求 Nature/Nature Communications 风格、章节级论证重构、声称—证据边界审查或投稿级英文精修，改用 qinyan-nature-polishing。触发词：论文润色、论文修改、润色优化、paper polishing、academic writing、论文改写、文本润色、报告润色
撰写国家自然科学基金（NSFC）申请书，覆盖青年科学基金（C类）、优秀青年科学基金（B类）、国家杰出青年科学基金（A类）2026年度最新规范。提供分阶段写作工作流：基本信息、摘要、立项依据、研究内容、研究基础、个人简历、伦理与AI辅助声明等模块；内置文献检索策略与质量自查清单。工具中性，适配 Claude Code / Cursor / Codex / OpenClaw / Gemini CLI。触发词：国家自然科学基金、国自然、NSFC、青基、青年基金、优青、杰青、面上项目、natural science foundation of china、nsfc grant、青年科学基金申报
| name | qinyan-nature-review |
| description | 面向 Nature、Nature Communications 及高影响力期刊的可追溯投稿前评审技能。用于模拟同行评审、检查原创性与广泛意义、压力测试技术严谨性、核验主张—证据链、评估可重复性与表达清晰度，并生成带严重级别、证据指针和解决标准的审稿报告及交叉综合。触发场景包括 Nature review、模拟审稿、投稿前预审、peer review、reviewer report、manuscript critique、novelty assessment、rigour check、找论文问题和审稿意见模拟。 |
以审稿人的证据标准审查稿件，不扮演编辑、不预测录用，也不替作者编写回复信。
除非用户指定其他格式，生成：
Review setup：输入范围、评审边界、稿件核心命题和可见证据。Lens A — Conceptual significance：问题重要性、原创性、广泛读者价值。Lens B — Technical integrity：设计、方法、统计、对照、可重复性。Lens C — Evidence and communication：主张—证据一致性、图文一致性、可读性与透明度。Cross-review synthesis：共识、分歧、优先修复顺序和未能评估事项。这些是评审视角，不是虚构的审稿人身份、机构或专业履历。
Issue key 和唯一 Concern ID。Claim pointer 与 Evidence pointer；缺失时写 NOT_LOCATABLE。Issue key 被至少两个评审视角独立提出，才能称为共识。Resolution test，不只说“需要更多实验”。python scripts/review_consistency.py <report.md>。评审维度与严重级别读取 references/review-framework.md。报告字段与综合规则读取 references/report-contract.md。
P0：核心命题无法由现有设计或证据建立；通常需要改变主张或补充关键验证。P1：重要缺陷会显著削弱可信度、可重复性或解释，但存在明确修复路径。P2：局部清晰度、报告完整性或呈现问题，不改变主要结论。严重级别表示对论证的影响，不等同于接收、修改或拒稿建议。
Concern ID: A-M1
Issue key: evidence-causality-01
Severity: P0
Axis: claim–evidence alignment
Claim pointer: Results, paragraph 3
Evidence pointer: Fig. 2b–d
Concern: ...
Why it matters: ...
Resolution test: ...
| 任务 | 读取 |
|---|---|
| 原创性、意义、严谨性、统计、复现与表达检查 | references/review-framework.md |
| 问题字段、三视角结构、共识规则与最终 QA | references/report-contract.md |