| name | chapter-structure-refactor |
| description | 智能章节结构重构技能，针对学术论文整个章节的写作思路、逻辑架构、内容组织进行深度分析与系统性重构。通过分析章节意图、解构句子含义、重新梳理写作逻辑，对章节进行学术级整体改写。适用于章节逻辑主线不清晰、组织混乱、表达不规范、素材利用不充分等场景；常见于方法章、模型章、实验/案例章等需要整体重塑的篇幅。 |
Chapter Structure Refactor
Overview
本技能提供单章或连贯多节的深度重构能力，通过系统化的四阶段工作流程（深度分析→方案设计→内容重构→质量检验），对学术章节进行全方位的学术级改写。核心能力包括：章节意图深度分析、句子含义精确解构、写作思路重新梳理、素材智能重组利用。具体学科与章节编号由用户项目决定，本技能不绑定某一固定课题结构。
Workflow Decision Tree
用户请求章节重构
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识别章节类型（绪论/综述/方法/实验/结论等）与在全文中的作用
↓
诊断问题类型（逻辑不清/组织混乱/表达不规范/素材利用不足）
↓
执行四阶段重构流程
↓
输出重构后的完整章节
Phase 1: 章节深度分析
核心任务
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章节目标分析
- 识别章节要解决的核心科学问题和技术目标
- 明确章节在整个论文中的学术地位和作用
- 系统梳理章节要阐述的技术创新点和学术贡献
- 考虑目标读者的知识背景和技术需求
-
技术内容梳理
- 深度理解每个技术术语和概念的精确含义
- 分析句子之间的因果、对比、补充等逻辑关系
- 从零散表达中提炼核心学术观点和技术主张
- 识别文本中隐含的技术假设和前提条件
-
逻辑关系识别
- 分析现有内容的逻辑结构和组织方式
- 识别章节中的技术关键点和创新点
- 发现现有写作中的逻辑问题和技术缺陷
-
问题诊断
- 诊断章节现有的结构问题和逻辑缺陷
- 客观评估现有素材的学术价值和技术意义
Phase 2: 重构方案设计
核心任务
-
重构目标确定
- 明确章节重构的核心目标和学术定位
- 设计新的章节逻辑框架和论述主线
-
新逻辑框架设计
- 重新设计章节的核心论述主线和逻辑发展路径
- 按照"背景-问题-方法-验证-结论"重新组织内容
- 确保各小节之间的逻辑递进和内容连贯
-
内容重组策略
- 制定素材重新利用的具体策略
- 最大化保留有价值的原始技术内容和实验数据
- 根据论证需要将素材调整到最能发挥作用的位置
-
论证链条构建
- 构建完整的技术论证链条，避免逻辑跳跃
- 建立素材与核心观点之间的有效关联
Phase 3: 内容重构实施
核心任务
-
素材提取重组
- 提取有价值的原始素材，按新逻辑重新组织
- 保留所有实测数据和实验结果
- 重新整合理论推导过程，确保逻辑连贯
-
逻辑重新组织
- 重写各部分内容，确保逻辑连贯性
- 建立清晰的章节层次结构和内容组织方式
- 确保各部分之间形成自然的逻辑递进关系
-
学术表达优化
- 统一专业术语，提升学术表达的专业性
- 深化技术论述，增强理论分析的深度
- 突出技术创新点，加强与现有方法的对比分析
- 规范学术表达，符合学位论文写作标准
-
技术细节整合
- 确保技术细节服务于整体论述目标
- 整合相关内容，建立清晰的技术发展脉络
- 完善各部分之间的过渡和衔接
Phase 4: 质量检验优化
核心任务
-
逻辑完整性检查
- 验证重构后章节的逻辑完整性和连贯性
- 确保整个章节形成完整的论述体系
- 检查各部分逻辑递进关系
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学术规范性验证
- 检查学术表达的专业性和规范性
- 验证术语使用的统一性和准确性
- 确保符合学位论文的写作标准和质量要求
-
素材利用度评估
- 评估原始素材的利用程度和价值体现
- 检查素材在新框架中的位置是否恰当
- 确认素材是否在最佳位置发挥最大论证作用
-
表达效果优化
- 优化最终的表达效果和可读性
- 确保章节层次结构清晰，主次论点区分明确
- 验证技术创新点和学术贡献得到充分体现
Chapter-Specific Strategies
不同功能类型的章节重构策略见 chapter-strategies.md（按「综述 / 数据 / 方法 / 实验 / 结论」等类型组织，不预设具体章号或课题）。将你项目的章映射到相应类型后按需查阅。
Refactor Types & Methods
不同类型的章节问题需要采用不同的重构方法，详见refactor-types.md：
- 类型1：逻辑主线不清晰 - 重新设计论述主线，按标准学术框架组织内容
- 类型2：内容组织混乱 - 重新规划层次结构，分层次呈现理论框架、技术方法、实验验证
- 类型3：学术表达不规范 - 统一专业术语，深化技术论述，突出创新点
- 类型4：素材利用不充分 - 全面梳理现有素材，重新调整位置和呈现方式
Output Standards
重构成果必须符合以下标准，详见output-standards.md：
- 逻辑连贯：整个章节形成完整的论述体系，各部分逻辑递进
- 层次分明：章节层次结构清晰，主次论点区分明确
- 表达专业：使用规范的学术语言和准确的专业术语
- 创新突出：技术创新点和学术贡献得到充分体现
- 素材保持：最大化保留原有有价值的技术内容和数据
Working Principles
1. 深度理解优先原则
- 必须首先深度分析整个章节的技术内容和学术意图
- 准确把握章节的核心技术问题和创新点
- 充分识别现有素材的学术价值和技术意义
- 系统梳理章节内部及与其他章节的逻辑关系
2. 素材充分利用原则
- 最大化保留有价值的原始技术内容和实验数据
- 根据论证需要将素材调整到最能发挥作用的位置
- 通过重新组织使素材的论证作用更加突出
- 确保重构后章节内容完整覆盖原章节要点
3. 逻辑重构为本原则
- 确保重构后的章节有清晰的论述主线和逻辑脉络
- 建立清晰的章节层次结构和内容组织方式
- 确保各部分之间形成自然的逻辑递进关系
- 构建完整的技术论证链条，避免逻辑跳跃
4. 学术品质提升原则
- 使用规范的学术语言和专业术语
- 提升技术论述的深度和学术价值
- 有效突出技术创新点和学术贡献
- 确保符合学位论文的写作标准和质量要求
Resources
references/
这些参考文件包含详细的实施指南、具体策略和示例，在执行重构任务时应根据需要查阅。
